大肠息肉的计算机辅助检测
2020年4月21日 更新者：Timo Rath、University of Erlangen-Nürnberg Medical School
一种用于在结肠镜检查期间自动检测结直肠息肉的新型人工智能系统的开发和验证
在这项观察性试点研究中，我们评估了用于自动检测结直肠息肉的人工智能系统的诊断性能。
研究概览
详细说明
在标准结肠镜检查期间，可能会漏检大量结直肠息肉。
如最近的荟萃分析所示，腺瘤的漏诊率可高达 26%。
在这项研究中，测试了在筛查或实时监视结肠镜检查期间突出显示结直肠息肉的人工智能系统是否可以在检查期间增加对结直肠息肉的检测。
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
40
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Timo Rath, MD
- 电话号码：45041 49 9131 85
- 邮箱：timo.rath@uk-erlangen.de
学习地点
-
-
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Erlangen、德国、91054
- 招聘中
- University Hospital Erlangen
-
接触：
- Timo Rath, Professor of Endoscopy
- 电话号码：85 45041 49 9131
- 邮箱：timo.rath@uk-erlangen.de
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 85年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
有资格学习的性别
全部
取样方法
概率样本
研究人群
所有在 2020 年 1 月至 2020 年 5 月期间在 Ludwig Demling 内窥镜卓越中心进行监测或筛查结肠镜检查的患者都将被前瞻性地纳入上述纳入和排除标准。
在注册之前，将获得书面知情同意书。
描述
纳入标准：
- 筛查或监测结肠镜检查
排除标准：
- 已知或疑似炎症性肠病
- 不受控制的凝血病
- 已知息肉或转诊息肉切除术
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
人工智能
|
在这个小组中，人工智能系统将用于结直肠息肉的计算机辅助诊断。
人工智能息肉检测系统的诊断性能将与同一组基于操作员的检测进行比较
|
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
在结肠镜检查期间在体内使用 AI 系统的可行性
大体时间：4个月
|
作为主要结果，AI 系统是否能够在结肠镜检查期间在体内检测结直肠息肉
|
4个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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人工智能系统检测结直肠息肉的诊断性能
大体时间：4个月
|
作为次要结果，我们评估了 AI 系统实时检测结直肠息肉的诊断性能
|
4个月
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年1月1日
初级完成 (预期的)
2020年4月30日
研究完成 (预期的)
2020年5月31日
研究注册日期
首次提交
2020年4月21日
首先提交符合 QC 标准的
2020年4月21日
首次发布 (实际的)
2020年4月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2020年4月24日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2020年4月21日
最后验证
2020年4月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
结肠息肉的临床试验
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Swansea University完全的
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Scripps Translational Science Institute完全的