人工智能的有效性 - 辅助结肠镜检查在结直肠肿瘤中的应用 (ArtInCol)
人工智能-辅助结肠镜检查诊断结直肠肿瘤：俄罗斯多中心随机开放标签试验
本研究的主要目标是评估基于人工智能的医疗决策支持系统在内窥镜诊断良性肿瘤中的有效性。
研究人员将比较“人工智能-辅助结肠镜检查”和“传统结肠镜检查”组之间的腺瘤检出率，以评估人工智能模型的临床有效性。
研究概览
详细说明
主要结果是每位患者的腺瘤检出率。
将衡量次要结果：
- 每个患者的息肉检出率（所有类型的病变）；
- 每个患者的腺瘤数量；
- 每个患者的息肉数量；
研究类型
介入性
注册 (估计的)
1000
阶段
- 不适用
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：Dmitriy Shakhmatov
- 电话号码：+79035651441
- 邮箱：mma02@yandex.ru
研究联系人备份
- 姓名：Airat Mingazov
- 电话号码：89276951752
- 邮箱：ajr.mingazof@gmail.com
学习地点
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Moscow、俄罗斯联邦
- Airat Mingazov
-
接触：
- Airat Mingazov
- 电话号码：89276951752
- 邮箱：ajr.mingazof@gmail.com
-
接触：
-
首席研究员：
- Sergey Achkasov
-
副研究员：
- Dmitriy Shakhmatov
-
副研究员：
- Alexey Likutov
-
副研究员：
- Airat Mingazov
-
副研究员：
- Ilya Nazarov
-
-
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
描述
纳入标准：
- 需要进行结肠镜检查
排除标准：
- 结肠镜检查的适应症
- 先前检测到结直肠肿瘤
- 以前做过结直肠手术
- 结直肠癌
- 炎症性肠病
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
- 主要用途：诊断
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：人工智能辅助结肠镜检查
基于人工智能的决策系统。 本组将进行实时人工智能辅助结肠镜检查。 息肉的检测基于实时固定屏幕上的框架。 |
俄罗斯基于人工智能的医疗决策支持系统“ArtInCol”
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有源比较器：传统结肠镜检查
本组将进行常规结肠镜检查
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俄罗斯基于人工智能的医疗决策支持系统“ArtInCol”
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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 |
|---|---|---|
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腺瘤检出率
大体时间：在手术过程中
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在每组中，患有至少一种组织学证实的腺瘤或癌的患者的百分比
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在手术过程中
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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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息肉检出率
大体时间：在手术过程中
|
在每组中，检测患有所有类型肿瘤（息肉）的患者人数占患者总数的百分比。
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在手术过程中
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息肉数量
大体时间：在手术过程中
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每组中检测到的所有类型息肉的数量
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在手术过程中
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腺瘤数量
大体时间：在手术过程中
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在每组中，检测到的腺瘤数量
|
在手术过程中
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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。
调查人员
- 首席研究员：Sergey Achkasov、State scientific centre of coloproctology, Moscow
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 (估计的)
2024年7月1日
初级完成 (估计的)
2024年10月1日
研究完成 (估计的)
2024年12月1日
研究注册日期
首次提交
2024年6月5日
首先提交符合 QC 标准的
2024年6月17日
首次发布 (实际的)
2024年6月21日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年6月21日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年6月17日
最后验证
2024年6月1日
更多信息
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