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The AID Study: Artificial Intelligence for Colorectal Adenoma Detection (AID)

11 de fevereiro de 2020 atualizado por: Istituto Clinico Humanitas

Colonoscopy is clinically used as the gold standard for detection of colon cancer (CRC) and removal of adenomatous polyps. Despite the success of colonoscopy in reducing cancer-related deaths, there exists a disappointing level of adenomas missed at colonoscopy. "Back-to-back" colonoscopies have indicated significant miss rates of 27% for small adenomas (< 5 mm) and 6% for adenomas of more than 10 mm in diameter. Studies performing both CT colonography and colonoscopy estimate that the colonoscopy miss rate for polyps over 10 mm in size may be as high as 12%. The clinical importance of missed lesions should be emphasized because these lesions may ultimately progress to CRC8.

Limitations in human visual perception and other human biases such as fatigue, distraction, level of alertness during examination increases such recognition errors and way of mitigating them may be the key to improve polyp detection and further reduction in mortality from CRC. In the past years, a number of CAD systems for detection of polyps from endoscopy images have been described. However, the benefits of traditional CAD technologies in colonoscopy appear to be contradictory, therefore they should be improved to be ultimately considered useful. Recent advances in artificial intelligence (AI), deep learning (DL), and computer vision have shown potential to assist polyp detection during colonoscopy.

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Condições

Intervenção / Tratamento

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Real)

700

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

  • Itália
    • Milano
      • Rozzano, Milano, Itália, 20089
        • Endoscopy Unit, Humanitas Research Hospital

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

40 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Based on the observed prevalence of adenomas (35%) among patients undergoing colonoscopies at our center within the last 12 months, a sample size of 322 subjects per arm could allow for a 90% power to show the non-inferiority (primary end-point) of the AI-aided arm by excluding that the one-side 95% CI will exclude a difference of 10% in favour of the standard group. Such sample size will also have a 80% power to detect as statistical significant (α=0.05; two-sided test) a 10% absolute increase in the detection rate of adenomas in the AI-aided arm (secondary end-point).

Descrição

Inclusion Criteria:

All 40-80 years-old subjects undergoing a colonoscopy.

Exclusion Criteria:

  • subjects with personal history of CRC, or IBD.
  • patients with inadequate bowel preparation (defined as Boston Bowel Preparation Scale > 2 in any colonic segment).
  • patients with previous colonic resection.
  • patients on antithrombotic therapy, precluding polyp resection.
  • patients who were not able or refused to give informed written consent.

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

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Ao controle
Colonoscopia de luz branca
AI
Artificial Intelligence colonoscopy
Outro: AI
Artificial intellignece colonoscopy

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Additional diagnostic yield obtained by AI-aided colonoscopy to the yield obtained by the Standard (high-definition) colonoscopy
Prazo: 3 Months
To compare the additional diagnostic yield obtained by AI-aided colonoscopy to the yield obtained by the Standard (high-definition) colonoscopy
3 Months

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Istituto Clinico Humanitas

Investigadores

  • Investigador principal: Alessandro Repici, MD, Humanitas Research Hospital

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)

25 de setembro de 2019

Conclusão Primária (Real)

31 de dezembro de 2019

Conclusão do estudo (Real)

31 de dezembro de 2019

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

3 de setembro de 2019

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

3 de setembro de 2019

Primeira postagem (Real)

6 de setembro de 2019

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

12 de fevereiro de 2020

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

11 de fevereiro de 2020

Última verificação

1 de fevereiro de 2020

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • 2363

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 .

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