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:
- a precisão da detecção automática de marcos anatômicos importantes (isto é, válvula ileocecal, orifício apendicular);
- 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.
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 |
|---|---|
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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.
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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
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Número de pólipos detectados
Prazo: Dia 1
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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.
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Dia 1
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Avaliação do relatório automático dos indicadores de qualidade da colonoscopia
Prazo: Dia 1
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Compare a detecção automática da válvula ileocecal, orifício apendicular e o cálculo automático do tempo de retirada com a detecção manual
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Dia 1
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
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
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