Inteligência Artificial no Reconhecimento de Imagem de Pouchoscopias em Pacientes com Proctocolectomia Restauradora (PouchVision)
27 de agosto de 2023 atualizado por: Theresienkrankenhaus und St. Hedwig-Klinik GmbH
A aplicação de inteligência artificial na bolsoscopia de pacientes com proctocolectomia restauradora pode melhorar o diagnóstico de bolsites e neoplasias.
O objetivo deste estudo piloto é desenvolver um algoritmo de rede neural convolucional para a pouchoscopia
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A proctocolectomia restauradora é o procedimento padrão para o tratamento da colite grave refratária na doença inflamatória intestinal, bem como o procedimento padrão para o tratamento preventivo de carcinoma de pacientes com doença inflamatória intestinal com neoplasia colônica e pacientes com polipose adenomatosa familiar familiar (PAF).
A bolsoscopia pode ser usada para monitorar o sucesso da terapia e para detectar complicações como bolsite ou neoplasia.
Programas de reconhecimento de imagem assistidos por Inteligência Artificial podem ajudar o examinador a encontrar um diagnóstico e treinar médicos em treinamento, objetivar achados endoscópicos no contexto de estudos e podem tornar desnecessárias biópsias, economizando custos.
A aplicação de Inteligência Artificial em bolsoscopia não foi demonstrada até o momento.
O objetivo deste estudo é desenvolver um algoritmo de reconhecimento de imagem que detecte de forma confiável as diferentes graduações da inflamação da bolsa.
Isso requer treinamento e ajuste fino do programa de reconhecimento de imagem PiTorch usando a maior quantidade possível de dados de imagem, que serão recrutados dos bancos de dados de imagens do UMM e do Theresienkrankenhaus Mannheim.
Um teste para avaliação estatística será realizado em uma coorte independente.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
500
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
-
-
BW
-
Mannheim, BW, Alemanha, 68165
- Theresienkrankenhaus und St. Hedwigkliniken GmbH
-
-
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
18 anos e mais velhos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra de Probabilidade
População do estudo
Pacientes adultos com doença inflamatória intestinal e status após proctocolectomia restauradora com bolsa ileoanal podem desenvolver bolsite ou neoplasia na bolsa.
Descrição
Critério de inclusão:
• Todos os pacientes com idade ≥ 18 anos com doença inflamatória intestinal e status após proctocolectomia restauradora com bolsa ileoanal que receberam uma pouchoscopia
Critério de exclusão:
• Qualidade de imagem endoscópica muito ruim
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 |
|---|---|
|
Colectomia restauradora com bolsa ileoanal
Pacientes com colectomia restauradora com bolsa ileoanal que recebem bolsoscopia para detecção de bolsite ou neoplasia
|
O objetivo deste estudo é desenvolver um algoritmo de reconhecimento de imagem que detecte de forma confiável as diferentes graduações de inflamação da bolsa e neoplasias na bolsa
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
IA versus endoscopista
Prazo: Imediatamente após a aplicação do algoritmo de IA ou após avaliação da imagem endoscópica pelo endoscopista
|
Detecção de bolsite por IA versus avaliação por endoscopista em bolsoscopia
|
Imediatamente após a aplicação do algoritmo de IA ou após avaliação da imagem endoscópica pelo endoscopista
|
|
IA versus patologista
Prazo: Imediatamente após a aplicação do algoritmo de IA ou após avaliação da imagem microscópica da biópsia da bolsa pelo patologista
|
Detecção de bolsite por IA versus patologista em bolsoscopia
|
Imediatamente após a aplicação do algoritmo de IA ou após avaliação da imagem microscópica da biópsia da bolsa pelo patologista
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Daniel Schmitz, PhD, Theresienkrankenhaus Mannheim, University of Heidelberg
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao 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)
1 de junho de 2021
Conclusão Primária (Real)
1 de junho de 2023
Conclusão do estudo (Real)
1 de junho de 2023
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
21 de abril de 2021
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
26 de abril de 2021
Primeira postagem (Real)
29 de abril de 2021
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
29 de agosto de 2023
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
27 de agosto de 2023
Última verificação
1 de agosto de 2023
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- PouchVision1.0
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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