背景:
结肠镜检查被认为是筛查结直肠癌(CRC)的黄金标准。大多数CRC从腺瘤息肉中发展出来,结肠镜检查是筛选CRC的黄金标准。内镜医生以腺瘤检测率(ADR)的形式评估了内窥镜检测息肉的能力。 ADR的每增加1.0%与患者开发间隔CRC的风险下降3.0%有关。内窥镜ADR的内窥镜医生仍然存在很大变化。
最近,在内窥镜检查中使用人工智能(AI)和计算机辅助诊断一直在引起人们越来越关注其在自动病变检测和表征中的作用。 AI可以潜在地改善ADR,但是以前的AI相关工作主要集中在回顾性评估仍有内窥镜图像和选定的视频序列上,这些视频序列可能会受到偏见和缺乏临床效用。只有有限的临床研究评估了AI对改善ADR的影响。
球童装置使用用于计算机辅助检测和计算机辅助诊断息肉的卷积神经网络。
主要目的:确定球童人工智能系统是否改善了结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。
主要终点:干预措施(由球童系统支持)和非干预臂之间的腺瘤检测率(ADR)差异
研究设计:多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统的功效和安全性,以实时改善内窥镜检测。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 息肉腺瘤结肠结肠息肉结肠息肉 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备 |
| 研究类型 : | 观察 |
| 估计入学人数 : | 654名参与者 |
| 观察模型: | 队列 |
| 时间观点: | 预期 |
| 官方标题: | 多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统实时改善内窥镜检测的疗效和安全性。 |
| 估计研究开始日期 : | 2020年11月 |
| 估计的初级完成日期 : | 2023年11月 |
| 估计 学习完成日期 : | 2023年11月 |
| 组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 球童 内窥镜医生将通过球童系统协助检测息肉。内窥镜医生将在球童的息肉特征功能的帮助下对息肉进行光学诊断。 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备
|
| 标准程序 除了常规结肠镜检查外,内窥镜医生将在没有球童的帮助的情况下对检测到的息肉进行光学诊断。 |
与对照组相比,干预组的息肉检测率(包括近端息肉检测率)。
- 与对照组相比,介入组中每个结肠镜检查的平均息肉数量。
该设备的安全性将通过监测不良事件30天后进行评估。不良事件定义为:
| 有资格学习的年龄: | 18岁以上(成人,老年人) |
| 有资格学习的男女: | 全部 |
| 接受健康的志愿者: | 不 |
| 采样方法: | 非概率样本 |
| 联系人:Fizza Moosavi,MS BDS | 02076795217 | f.moosavi@ucl.ac.uk | |
| 联系人:Rawen Kader,MBBS MRCP | 02076795217 | rawen.kader.17@ucl.ac.uk |
| 首席研究员: | Manish Chand,MBBS FRCS博士 | UCL |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年3月11日 | ||||||||
| 第一个发布日期 | 2020年3月30日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2020年11月19日 | ||||||||
| 估计研究开始日期 | 2020年11月 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2023年11月(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||||||
| 当前的主要结果指标 | 为了评估使用球童系统是否可以改善结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。 [时间范围:3年] 干预措施(CADDY系统)和非干预臂之间的内窥镜ADR的差异。 | ||||||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果指标 |
| ||||||||
| 原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短标题 | 球童试验 - 智能内窥镜检查的计算机辅助诊断和检测 | ||||||||
| 官方头衔 | 多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统实时改善内窥镜检测的疗效和安全性。 | ||||||||
| 简要摘要 | 背景: 结肠镜检查被认为是筛查结直肠癌(CRC)的黄金标准。大多数CRC从腺瘤息肉中发展出来,结肠镜检查是筛选CRC的黄金标准。内镜医生以腺瘤检测率(ADR)的形式评估了内窥镜检测息肉的能力。 ADR的每增加1.0%与患者开发间隔CRC的风险下降3.0%有关。内窥镜ADR的内窥镜医生仍然存在很大变化。 最近,在内窥镜检查中使用人工智能(AI)和计算机辅助诊断一直在引起人们越来越关注其在自动病变检测和表征中的作用。 AI可以潜在地改善ADR,但是以前的AI相关工作主要集中在回顾性评估仍有内窥镜图像和选定的视频序列上,这些视频序列可能会受到偏见和缺乏临床效用。只有有限的临床研究评估了AI对改善ADR的影响。 球童装置使用用于计算机辅助检测和计算机辅助诊断息肉的卷积神经网络。 主要目的:确定球童人工智能系统是否改善了结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。 主要终点:干预措施(由球童系统支持)和非干预臂之间的腺瘤检测率(ADR)差异 研究设计:多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统的功效和安全性,以实时改善内窥镜检测。 | ||||||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||||||
| 研究类型 | 观察 | ||||||||
| 学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:潜在 | ||||||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||||||
| 研究人群 | 研究人群将包括计划在参与部位进行监测或有症状结肠镜检查的患者。 | ||||||||
| 健康)状况 | |||||||||
| 干涉 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备
| ||||||||
| 研究组/队列 |
| ||||||||
| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状况 | 尚未招募 | ||||||||
| 估计入学人数 | 654 | ||||||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||||||
| 估计学习完成日期 | 2023年11月 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2023年11月(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||||||
| 资格标准 | 纳入标准:
排除标准: | ||||||||
| 性别/性别 |
| ||||||||
| 年龄 | 18岁以上(成人,老年人) | ||||||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||||||
| 联系人 |
| ||||||||
| 列出的位置国家 | 不提供 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号 | NCT04325815 | ||||||||
| 其他研究ID编号 | 126166 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 是的 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享声明 |
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| 责任方 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 研究赞助商 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 合作者 | 不提供 | ||||||||
| 调查人员 |
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| PRS帐户 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 验证日期 | 2020年11月 | ||||||||
背景:
结肠镜检查被认为是筛查结直肠癌(CRC)的黄金标准。大多数CRC从腺瘤息肉中发展出来,结肠镜检查是筛选CRC的黄金标准。内镜医生以腺瘤检测率(ADR)的形式评估了内窥镜检测息肉的能力。 ADR的每增加1.0%与患者开发间隔CRC的风险下降3.0%有关。内窥镜ADR的内窥镜医生仍然存在很大变化。
最近,在内窥镜检查中使用人工智能(AI)和计算机辅助诊断一直在引起人们越来越关注其在自动病变检测和表征中的作用。 AI可以潜在地改善ADR,但是以前的AI相关工作主要集中在回顾性评估仍有内窥镜图像和选定的视频序列上,这些视频序列可能会受到偏见和缺乏临床效用。只有有限的临床研究评估了AI对改善ADR的影响。
球童装置使用用于计算机辅助检测和计算机辅助诊断息肉的卷积神经网络。
主要目的:确定球童人工智能系统是否改善了结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。
主要终点:干预措施(由球童系统支持)和非干预臂之间的腺瘤检测率(ADR)差异
研究设计:多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统的功效和安全性,以实时改善内窥镜检测。
| 病情或疾病 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 息肉腺瘤结肠结肠息肉结肠息肉 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备 |
| 研究类型 : | 观察 |
| 估计入学人数 : | 654名参与者 |
| 观察模型: | 队列 |
| 时间观点: | 预期 |
| 官方标题: | 多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统实时改善内窥镜检测的疗效和安全性。 |
| 估计研究开始日期 : | 2020年11月 |
| 估计的初级完成日期 : | 2023年11月 |
| 估计 学习完成日期 : | 2023年11月 |
| 组/队列 | 干预/治疗 |
|---|---|
| 球童 内窥镜医生将通过球童系统协助检测息肉。内窥镜医生将在球童的息肉特征功能的帮助下对息肉进行光学诊断。 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备
|
| 标准程序 除了常规结肠镜检查外,内窥镜医生将在没有球童的帮助的情况下对检测到的息肉进行光学诊断。 |
与对照组相比,干预组的息肉检测率(包括近端息肉检测率)。
- 与对照组相比,介入组中每个结肠镜检查的平均息肉数量。
该设备的安全性将通过监测不良事件30天后进行评估。不良事件定义为:
| 有资格学习的年龄: | 18岁以上(成人,老年人) |
| 有资格学习的男女: | 全部 |
| 接受健康的志愿者: | 不 |
| 采样方法: | 非概率样本 |
| 联系人:Fizza Moosavi,MS BDS | 02076795217 | f.moosavi@ucl.ac.uk | |
| 联系人:Rawen Kader,MBBS MRCP | 02076795217 | rawen.kader.17@ucl.ac.uk |
| 首席研究员: | Manish Chand,MBBS FRCS博士 | UCL |
| 追踪信息 | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 首先提交日期 | 2020年3月11日 | ||||||||
| 第一个发布日期 | 2020年3月30日 | ||||||||
| 上次更新发布日期 | 2020年11月19日 | ||||||||
| 估计研究开始日期 | 2020年11月 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2023年11月(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||||||
| 当前的主要结果指标 | 为了评估使用球童系统是否可以改善结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。 [时间范围:3年] 干预措施(CADDY系统)和非干预臂之间的内窥镜ADR的差异。 | ||||||||
| 原始主要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 改变历史 | |||||||||
| 当前的次要结果指标 |
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| 原始的次要结果指标 | 与电流相同 | ||||||||
| 当前其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 原始其他预先指定的结果指标 | 不提供 | ||||||||
| 描述性信息 | |||||||||
| 简短标题 | 球童试验 - 智能内窥镜检查的计算机辅助诊断和检测 | ||||||||
| 官方头衔 | 多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统实时改善内窥镜检测的疗效和安全性。 | ||||||||
| 简要摘要 | 背景: 结肠镜检查被认为是筛查结直肠癌(CRC)的黄金标准。大多数CRC从腺瘤息肉中发展出来,结肠镜检查是筛选CRC的黄金标准。内镜医生以腺瘤检测率(ADR)的形式评估了内窥镜检测息肉的能力。 ADR的每增加1.0%与患者开发间隔CRC的风险下降3.0%有关。内窥镜ADR的内窥镜医生仍然存在很大变化。 最近,在内窥镜检查中使用人工智能(AI)和计算机辅助诊断一直在引起人们越来越关注其在自动病变检测和表征中的作用。 AI可以潜在地改善ADR,但是以前的AI相关工作主要集中在回顾性评估仍有内窥镜图像和选定的视频序列上,这些视频序列可能会受到偏见和缺乏临床效用。只有有限的临床研究评估了AI对改善ADR的影响。 球童装置使用用于计算机辅助检测和计算机辅助诊断息肉的卷积神经网络。 主要目的:确定球童人工智能系统是否改善了结肠镜检查过程中腺瘤的内窥镜检测。 主要终点:干预措施(由球童系统支持)和非干预臂之间的腺瘤检测率(ADR)差异 研究设计:多中心,开放标签,随机,前瞻性试验,以评估Caddy人工智能系统的功效和安全性,以实时改善内窥镜检测。 | ||||||||
| 详细说明 | 不提供 | ||||||||
| 研究类型 | 观察 | ||||||||
| 学习规划 | 观察模型:队列 时间观点:潜在 | ||||||||
| 目标随访时间 | 不提供 | ||||||||
| 生物测量 | 不提供 | ||||||||
| 采样方法 | 非概率样本 | ||||||||
| 研究人群 | 研究人群将包括计划在参与部位进行监测或有症状结肠镜检查的患者。 | ||||||||
| 健康)状况 | |||||||||
| 干涉 | 设备:内窥镜检查中使用的Caddie-计算机辅助(AI)设备
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| 研究组/队列 |
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| 出版物 * | 不提供 | ||||||||
*包括由数据提供商提供的出版物以及Medline中临床标识符(NCT编号)的出版物。 | |||||||||
| 招聘信息 | |||||||||
| 招聘状况 | 尚未招募 | ||||||||
| 估计入学人数 | 654 | ||||||||
| 原始估计注册 | 与电流相同 | ||||||||
| 估计学习完成日期 | 2023年11月 | ||||||||
| 估计的初级完成日期 | 2023年11月(主要结果度量的最终数据收集日期) | ||||||||
| 资格标准 | 纳入标准:
排除标准: | ||||||||
| 性别/性别 |
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| 年龄 | 18岁以上(成人,老年人) | ||||||||
| 接受健康的志愿者 | 不 | ||||||||
| 联系人 |
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| 列出的位置国家 | 不提供 | ||||||||
| 删除了位置国家 | |||||||||
| 管理信息 | |||||||||
| NCT编号 | NCT04325815 | ||||||||
| 其他研究ID编号 | 126166 | ||||||||
| 有数据监测委员会 | 是的 | ||||||||
| 美国FDA调节的产品 |
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| IPD共享声明 |
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| 责任方 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 研究赞助商 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 合作者 | 不提供 | ||||||||
| 调查人员 |
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| PRS帐户 | 伦敦大学学院 | ||||||||
| 验证日期 | 2020年11月 | ||||||||