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Inteligência Artificial para Detecção e Monitoramento em Tempo Real de Pólipos Colorretais

23 de novembro de 2022 atualizado por: Centre hospitalier de l'Université de Montréal (CHUM)
Os pesquisadores levantam a hipótese de que a implementação clínica de um sistema de IA de aprendizado profundo é uma ferramenta ideal para monitorar, auditar e melhorar a detecção e classificação de pólipos e outros marcos anatômicos durante a colonoscopia. Os objetivos deste estudo são gerar dados preliminares para avaliar a eficácia da colonoscopia assistida por IA sobre: ​​a) a taxa de detecção de adenomas; b) a detecção automática dos marcos anatômicos (isto é, válvula ileocecal e orifício apendicular).

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Neste ensaio, os investigadores pretendem avaliar o seguinte:

  1. a precisão da detecção automática de marcos anatômicos importantes (isto é, válvula ileocecal, orifício apendicular);
  2. a precisão da detecção automática de pólipos/adenomas (PDR/ADR);

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Real)

372

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Quebec
      • Montréal, Quebec, Canadá
        • Centre hospitalier universitaire de Montréal
      • Montréal, Quebec, Canadá, QC H3T 1J4
        • Université de Montréal
      • Strasbourg, França, 67000
        • IHU Strasbourg

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

45 anos a 80 anos (ADULTO, OLDER_ADULT)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Descrição

Critério de inclusão :

  • Consentimento informado assinado
  • Idade 45-80 anos
  • Indicação para realização de endoscopia digestiva baixa.

Critério de exclusão :

  • Coagulopatia
  • Saúde geral ruim, definida como uma classe de estado físico da American Society of Anesthesiologists (ASA) > 3
  • Colonoscopias de emergência
  • Pacientes hospitalizados
  • Doença inflamatória intestinal (DII) conhecida
  • Pacientes atualmente na sala de emergência

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: DIAGNÓSTICO
  • Alocação: N / D
  • Modelo Intervencional: SINGLE_GROUP
  • Mascaramento: NENHUM

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
EXPERIMENTAL: Inteligência artificial para detecção e monitoramento em tempo real de pólipos colorretais
Uma colonoscopia padrão será realizada de acordo com o padrão de atendimento de rotina. Todos os pólipos diagnosticados opticamente serão removidos e encaminhados ao laboratório de patologia do CHUM para avaliação histopatológica de acordo com os padrões institucionais. O sistema de IA irá capturar o vídeo do procedimento em tempo real e fornecer informações adicionais sobre a detecção de pólipos, acompanhamento e previsão de patologia. Os vídeos de colonoscopia completos serão anotados para o tempo exato da identificação dos marcos anatômicos, pólipos, também para pólipos e características relacionadas ao procedimento.
O sistema AI irá capturar o vídeo ao vivo do procedimento e o feedback AI (detecção de pólipos, rastreamento e previsão de patologia) será mostrado em uma segunda tela instalada ao lado da tela normal de endoscopia. A tela A mostrará a imagem da endoscopia regular e a tela B mostrará a imagem da endoscopia regular junto com as áreas que podem abrigar um pólipo ou as informações para prever a patologia

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Número de pólipos detectados
Prazo: Dia 1
Eficácia da colonoscopia assistida por IA para detectar a proporção de pacientes com pelo menos 1 pólipo. Taxa de detecção de pólipos com uma IA.
Dia 1
Avaliação do relatório automático dos indicadores de qualidade da colonoscopia
Prazo: Dia 1
Compare a detecção automática da válvula ileocecal, orifício apendicular e o cálculo automático do tempo de retirada com a detecção manual
Dia 1

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

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Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (REAL)

18 de dezembro de 2020

Conclusão Primária (REAL)

31 de março de 2022

Conclusão do estudo (REAL)

11 de maio de 2022

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

1 de outubro de 2020

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

7 de outubro de 2020

Primeira postagem (REAL)

14 de outubro de 2020

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (REAL)

25 de novembro de 2022

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

23 de novembro de 2022

Última verificação

1 de novembro de 2022

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 20.198

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .