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Diagnóstico auxiliado por computador (CADx) para estratégia de ressecção e descarte de pólipos colorretais (CADx)

21 de abril de 2026 atualizado por: Thomas Yuen Tung Lam, Chinese University of Hong Kong

Diagnóstico auxiliado por computador (CADx) para estratégia de ressecção e descarte de pólipos colorretais: um ensaio multicêntrico randomizado controlado

A remoção colonoscópica de pólipos adenomatosos reduz a incidência e a mortalidade do câncer colorretal (CCR). O manejo clínico comum dos pólipos colorretais detectados durante a colonoscopia é removê-los e enviá-los para histopatologia para determinar o intervalo de vigilância subsequente. Mais de 80% dos pólipos detectados durante a colonoscopia de triagem ou vigilância são diminutos (≤5mm). Como a chance de pólipos diminutos abrigarem câncer ou neoplasia avançada é baixa, estratégias de deixar in situ e de ressecção e descarte usando diagnóstico óptico são recomendadas para pólipos não neoplásicos pela Sociedade Americana de Endoscopia Gastrointestinal (ASGE) e pela Sociedade Europeia Sociedade de Endoscopia Gastrointestinal (ESGE) para reduzir os encargos financeiros da polipectomia e histopatologia. As sociedades propuseram a estratégia de deixar in situ se o diagnóstico óptico puder atingir um valor preditivo negativo (VPN) de> 90% para pólipo retosigmóide e ressecção e descarte se houver concordância de mais de 90% de concordância com pós-polipectomia baseada em histopatologia intervalo de vigilância pode ser alcançado. No entanto, o diagnóstico óptico depende do operador e a maioria dos endoscopistas reluta em adotar esta estratégia na prática rotineira devido à necessidade de treinamento e auditoria rigorosos e ao medo de um diagnóstico incorreto.

Na última década, com o aumento exponencial do poder computacional, a redução do custo de armazenamento de dados, a melhoria da sofisticação algorítmica e o aumento da disponibilidade de dados eletrónicos de saúde, as tecnologias assistidas pela inteligência artificial (IA) foram amplamente adotadas em vários ambientes de saúde para melhorar os resultados clínicos, principalmente a qualidade da colonoscopia na área de gastroenterologia. O uso em tempo real do diagnóstico auxiliado por computador (CADx) para adenoma usando sistemas de IA foi desenvolvido e provou ser útil para ajudar os endoscopistas a distinguir pólipos neoplásicos de pólipos não adenomatosos. No entanto, estes estudos examinaram apenas pólipos diminutos, mas não pólipos de tamanho maior (>5 mm). Eles foram conduzidos com amostra pequena de menos de algumas centenas de indivíduos e os cenários do estudo foram abertos e não randomizados.

Os investigadores pretendem realizar um ensaio clínico randomizado em grande escala para avaliar o desempenho da caracterização de pólipos colorretais de pólipos de todos os tamanhos por CADx em tempo real usando sistema de IA contra colonoscopia convencional com diagnóstico óptico.

Visão geral do estudo

Status

Ativo, não recrutando

Condições

Descrição detalhada

Ambiente de estudo

Este é um ensaio clínico internacional, prospectivo, multicêntrico, cego, de não inferioridade, randomizado e controlado, realizado em 6 centros de endoscopia afiliados a universidades na China (4 centros), Hong Kong e Cingapura. Este estudo será conduzido de acordo com as diretrizes CONSORT-AI e SPIRIT-AI e cumpriu o ICH-GCP e a declaração de Helsinque.

Sistema de caracterização de pólipos de inteligência artificial

Os investigadores referem-se à classificação NICE (Narrow Band Imaging International Colorectal Endoscopic) como o padrão para estabelecer um modelo de rede neural profunda para diferenciação do tipo de pólipo. Para construir o modelo de caracterização de pólipos, os investigadores coletaram 3.762 imagens de pólipos sob NBI para treinamento e teste de modelo, incluindo 1.483 casos de pólipos hiperplásicos, 1.993 casos de adenomas e 286 casos de tumores avançados.

A diferença nas características da imagem entre os três tipos de classificação NICE é óbvia e é fácil distingui-las pelo computador sob o endoscópio. Considerando a capacidade de processamento do hardware do computador equipado com o modelo, a fim de obter análises em tempo real sob recursos computacionais limitados, os investigadores escolheram uma arquitetura de rede leve chamada Mobile-Net para construir o modelo. Em uma estrutura Mobile-Net, a primeira é uma camada de convolução padrão 3x3, seguida por um monte de camadas de convolução separáveis ​​em profundidade. Algumas das camadas de convolução em profundidade serão amostradas através de ruas definidas como 2. A camada de pooling média a seguir altera os recursos para 1x1. De acordo com o tamanho da categoria previsto, uma camada de conexão completa é então adicionada e, finalmente, uma camada soft-max é adicionada. Se as camadas de convolução em profundidade e as camadas de convolução pontuais forem calculadas separadamente, toda a rede terá apenas 28 camadas (AVG Pool e Softmax não estão incluídos). Atualmente, o modelo não foi validado clinicamente. Os investigadores usaram uma validação cruzada de cinco vezes para avaliar a precisão do modelo. Os resultados mostraram que a precisão da classificação do modelo no conjunto de dados atual excede 99%

Treinamento padronizado de diagnóstico óptico

Antes do início do estudo, os endoscopistas participantes receberão um workshop de treinamento on-line padronizado sobre a operação do sistema de caracterização de pólipos AI, princípios de diagnóstico óptico e um questionário baseado em imagens.

Procedimentos de colonoscopia

As colonoscopias do estudo serão realizadas por 12 endoscopistas não especialistas (experiência em colonoscopia <2.000) e 12 endoscopistas especialistas (experiência em colonoscopia ≥2.000), com 2 endoscopistas não especialistas e 2 endoscopistas especialistas de cada um dos 6 centros. Todas as colonoscopias serão realizadas usando sistema de endoscopia de alta definição e colonoscópio (EVIS Lucera Elite, série 290, Olympus, Co Ltd, Tóquio, Japão). Todos os pacientes inscritos receberam dieta pobre em fibras 3 dias antes da colonoscopia e foram submetidos à limpeza intestinal com solução de polietilenoglicol em dose fracionada com base no protocolo institucional. As colonoscopias serão realizadas sob sedação consciente. A qualidade do preparo intestinal será avaliada pela Escala de Preparação Intestinal de Boston (BBPS), sendo o preparo intestinal adequado definido como pontuação BBPS ≥6 e qualquer pontuação BBPS segmentar ≥2.

Para pacientes randomizados para o grupo de colonoscopia convencional (CC) com diagnóstico óptico, os endoscopistas ativarão o modo de imagem de banda estreita (NBI) assim que um pólipo for detectado. Um diagnóstico óptico será fornecido sem ampliação. Pólipos serrilhados hiperplásicos e sésseis são categorizados como não neoplásicos, adenoma e malignidade como neoplásicos. O diagnóstico será registrado com o nível de confiança da avaliação (alto ou baixo). Para pacientes randomizados para o grupo de colonoscopia CADx (AI) com tecnologia de IA, os endoscopistas ativarão o CADx após a detecção de pólipo colorretal. O pólipo será então marcado por uma caixa de rastreamento azul e mostrado no mesmo monitor de alta definição do sistema de endoscopia. A IA fornecerá um diagnóstico (não neoplásico ou neoplásico) próximo à caixa de rastreamento. Para o propósito deste estudo, todos os pólipos, independentemente do diagnóstico óptico ou de IA, serão removidos por polipectomia endoscópica/ressecção endoscópica da mucosa (EMR)/dissecção endoscópica da submucosa (ESD) durante a frase de retirada e enviar para histopatologia. Os endoscopistas não estão autorizados a deixar qualquer pólipo identificado in-situ, a seu critério.

Localização, tamanho e morfologia de todos os pólipos removidos serão documentados. O cólon proximal é definido como o segmento do ceco ao cólon transverso, enquanto o cólon distal é definido como o segmento da flexura esplênica ao reto. Os pólipos serão classificados em morfologia pedunculada ou não pedunculada e as lesões não pedunculadas serão ainda caracterizadas como lesões sésseis, planas ou deprimidas. Os pólipos removidos serão colocados em frascos de amostras separados. As amostras de pólipos colônicos serão avaliadas por patologistas de centros de estudo individuais que não sabem da atribuição do grupo de estudo. As amostras de pólipos colônicos serão avaliadas de acordo com a classificação de tumores do sistema digestivo da OMS de 2019. Adenomas avançados são definidos como adenomas com tamanho ≥10 mm, componente viloso ou displasia de alto grau. O rendimento diagnóstico de qualquer patologia colônica existente não será incluído se o sujeito for alocado ao grupo AI. Os pacientes serão monitorados para qualquer evento adverso imediato após a colonoscopia e receberão alta após a recuperação da sedação.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

1764

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

      • Hong Kong, Hong Kong
        • Combined Endoscopy Unit, ALice Ho Miu Ling Nethersole 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

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Descrição

Critério de inclusão:

  • serão recrutados submetidos a colonoscopia eletiva com qualquer indicação (triagem, vigilância ou diagnóstico) e colonoscopia completa (intubação cecal) com pelo menos um pólipo colorretal detectado

Critério de exclusão:

  • história pessoal de CCR ou doença inflamatória intestinal, cirurgia colorretal prévia, receber terapia anticoagulante
  • falta de consentimento informado

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: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Solteiro

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: Braço de IA
IA será usada para diagnosticar pólipos
A IA em tempo real será usada para diagnosticar pólipos encontrados durante a colonoscopia.
Sem intervenção: Braço de controle
Colonoscopia convencional sem IA será realizada para diagnosticar pólipos

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
precisão diagnóstica da histologia do pólipo em%
Prazo: 24 meses
a classificação NICE (NICE I: pólipo não neoplásico: NICE II: adenoma; NICE III: tumor invasivo) dada pelo AI CADx e o diagnóstico óptico convencional serão comparados com a histopatologia do pólipo (padrão de referência)
24 meses

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
sensibilidade (%)
Prazo: 24 meses
sensibilidade para prever corretamente a histopatologia dos pólipos.
24 meses
especificidade (%)
Prazo: 24 meses
especificidade para prever corretamente pólipos histopatológicos de pólipos
24 meses
valor preditivo positivo (%)
Prazo: 24 meses
valor preditivo positivo para prever corretamente pólipos histopatológicos de pólipos
24 meses
valor preditivo negativo (%)
Prazo: 24 meses
valor preditivo negativo para prever corretamente pólipos histopatológicos de pólipos
24 meses
concordância na atribuição de intervalos de vigilância pós-polipectomia com diagnósticos baseados em patologia (%)
Prazo: 24 meses
acordo na atribuição de intervalos de vigilância pós-polipectomia com diagnósticos baseados em patologia, de acordo com as mais recentes diretrizes da USMSTF, ESGE e Ásia-Pacífico
24 meses

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)

29 de setembro de 2023

Conclusão Primária (Real)

30 de novembro de 2025

Conclusão do estudo (Estimado)

31 de dezembro de 2026

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

6 de setembro de 2023

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

28 de setembro de 2023

Primeira postagem (Real)

2 de outubro de 2023

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

24 de abril de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

21 de abril de 2026

Última verificação

1 de abril de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • 2022.525

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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