Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Skuteczność sztucznej inteligencji – kolonoskopia wspomagana w nowotworach jelita grubego (ArtInCol)

Sztuczna inteligencja – Kolonoskopia wspomagana w diagnostyce nowotworów jelita grubego: rosyjska, wieloośrodkowa, randomizowana, otwarta próba

Podstawowym celem pracy jest ocena skuteczności systemu wspomagania decyzji medycznych opartego na sztucznej inteligencji w diagnostyce endoskopowej nowotworów łagodnych.

Naukowcy porównają współczynnik wykrywalności gruczolaka w grupach „kolonoskopii wspomaganej sztuczną inteligencją” i „kolonoskopii konwencjonalnej”, aby ocenić skuteczność kliniczną modelu sztucznej inteligencji.

Przegląd badań

Szczegółowy opis

Podstawowym wynikiem jest wskaźnik wykrywalności gruczolaka na pacjenta.

Wyniki wtórne będą mierzone:

  • Wskaźnik wykrywalności polipów (wszystkie rodzaje zmian) na pacjenta;
  • Liczba gruczolaków na pacjenta;
  • Liczba polipów na pacjenta;

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

1000

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

  • Nazwa: Dmitriy Shakhmatov
  • Numer telefonu: +79035651441
  • E-mail: mma02@yandex.ru

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

      • Moscow, Federacja Rosyjska
        • Airat Mingazov
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Sergey Achkasov
        • Pod-śledczy:
          • Dmitriy Shakhmatov
        • Pod-śledczy:
          • Alexey Likutov
        • Pod-śledczy:
          • Airat Mingazov
        • Pod-śledczy:
          • Ilya Nazarov

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Konieczna jest koloskopia przesiewowa

Kryteria wyłączenia:

  • Wskazania do kolonoskopii
  • Wcześniej wykryte nowotwory jelita grubego
  • Wcześniej przebyta operacja jelita grubego
  • Rak jelita grubego
  • Zapalna choroba jelit

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Sztuczna inteligencja – kolonoskopia wspomagana

System podejmowania decyzji oparty na sztucznej inteligencji. W tej grupie wykonywana będzie kolonoskopia wspomagana sztuczną inteligencją w czasie rzeczywistym.

Wykrywanie polipów opiera się na umieszczeniu ramki w czasie rzeczywistym na ekranie.

Rosyjski system wspomagania decyzji medycznych oparty na sztucznej inteligencji „ArtInCol”
Aktywny komparator: Konwencjonalna kolonoskopia
W tej grupie zostanie wykonana kolonoskopia konwencjonalna
Rosyjski system wspomagania decyzji medycznych oparty na sztucznej inteligencji „ArtInCol”

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wskaźnik wykrywalności gruczolaka
Ramy czasowe: podczas procedury
W każdej grupie odsetek pacjentów z co najmniej jednym histologicznie potwierdzonym gruczolakiem lub rakiem
podczas procedury

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Szybkość wykrywania polipów
Ramy czasowe: podczas procedury
W każdej grupie określono liczbę pacjentów ze wszystkimi rodzajami nowotworów (polipy) jako odsetek całkowitej liczby pacjentów.
podczas procedury
Liczba polipów
Ramy czasowe: podczas procedury
W każdej grupie wykryto liczbę wszystkich typów polipów
podczas procedury
Liczba gruczolaków
Ramy czasowe: podczas procedury
W każdej grupie liczba wykrytych gruczolaków
podczas procedury

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

  • Główny śledczy: Sergey Achkasov, State scientific centre of coloproctology, Moscow

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

1 lipca 2024

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 października 2024

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2024

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

5 czerwca 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

17 czerwca 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

21 czerwca 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

21 czerwca 2024

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

17 czerwca 2024

Ostatnia weryfikacja

1 czerwca 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj