Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Prospective Collection and Registry Study of Multicenter, Multidisciplinary Surgical Minimally Invasive Videos (VISION)

5. srpna 2026 aktualizováno: Zeyu Zhang, PHD, Chinese Academy of Sciences

Prospective Observational Cohort Study on the Construction of Standardized Video Datasets for Multicenter, Multidisciplinary Minimally Invasive Laparoscopic and Robotic Surgery and Their Application in the Development of Surgical AI Large Models

This is a prospective multicenter patient registry study. We continuously collect full-length intraoperative surgical videos from thoracoscope, laparoscope, hysteroscope, transcervical resectoscope, cystoscope, prostate resectoscope, arthroscope, intervertebral foramen endoscope, otorhinolaryngology endoscope and endoscopic surgical robots, accompanied by inpatient medical records, preoperative imaging data and 5-year postoperative follow-up data. All imaging data will be standardized and de-identified to construct a large-scale standardized surgical video dataset. The dataset will be applied for training, verification and optimization of surgical video foundation large model, serving for surgical teaching, intraoperative operation quality control and basic medical AI research. We will also explore the correlation between intraoperative surgical details and postoperative prognosis to improve the standard specifications of minimally invasive surgery. No clinical intervention will be imposed on participants throughout the whole research.

Přehled studie

Postavení

Zatím nenabíráme

Podmínky

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

2000

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Jméno: KUNSHAN HE
Telefonní číslo: +86 18500535530
E-mail: hekunshan@buaa.edu.cn

Studijní místa

Čína
- - Beijing, Čína
    - Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

Dospělý
Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

This prospective multicenter observational cohort study will enroll a total of 2,000 inpatients undergoing minimally invasive endoscopic, laparoscopic, or robotic surgery across multiple departments and participating medical centers.

Popis

Inclusion Criteria:

Patients aged ≥ 18 years old hospitalized to receive minimally invasive endoscopic, laparoscopic or robotic surgical treatment for diseases of various body systems;
Complete full-length intraoperative surgical videos can be recorded during operation, with complete medical records and preoperative imaging data;
Participants fully understand the study, voluntarily sign written informed consent, and agree that their de-identified intraoperative images and clinical data can be used for scientific research.

Exclusion Criteria:

Minors under 18 years of age;
Patients with incomplete intraoperative videos or missing clinical imaging documents;
Patients with consciousness disturbance or mental disorders who cannot sign informed consent independently;
Subjects who refuse to participate in the study and disapprove the use of their medical data for research;
Patients who are predicted to be unavailable for long-term postoperative follow-up.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku	Časové okno
Completion rate of qualified intraoperative surgical imaging data Časové okno: Immediately after each surgery	Immediately after each surgery

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku	Popis opatření	Časové okno
Completeness rate of long-term postoperative clinical follow-up Časové okno: 3 months, 1 year, 3 years and 5 years after surgery		3 months, 1 year, 3 years and 5 years after surgery
Reusability rate of annotated key anatomical structures in videos Časové okno: From completion of data warehousing and annotation, the reusability rate will be analyzed within 3 months, assessed up to 3 months after annotation completion.		From completion of data warehousing and annotation, the reusability rate will be analyzed within 3 months, assessed up to 3 months after annotation completion.
Feasibility rate (%) of surgical video dataset applied in different clinical AI research scenarios Časové okno: After full construction of the surgical video dataset, scenario feasibility assessment will be finished within 6 months, assessed up to 6 months after dataset construction.	Three core application scenarios are predefined: 1) training of surgical computer vision AI models; 2) validation of intraoperative surgical recognition algorithms; 3) surgical skill assessment and teaching research. An expert review panel consisting of at least 3 attending surgeons and 2 medical AI researchers independently evaluates whether the dataset has sufficient sample size, annotation completeness and video quality to support each scenario. Feasibility proportion is calculated as: (Number of scenarios the dataset is suitable for / Total predefined scenarios) × 100%.	After full construction of the surgical video dataset, scenario feasibility assessment will be finished within 6 months, assessed up to 6 months after dataset construction.
Accuracy percentage (%) of AI-based surgical procedure identification on annotated surgical videos Časové okno: After completion of data warehousing and annotation, AI surgical procedure identification accuracy testing will be conducted within 3 months, assessed up to 3 months post annotation completion.	After all surgical videos are imported into the data warehouse and manually annotated by experienced surgeons to generate gold-standard procedure labels, the surgical video analysis AI model automatically outputs predicted surgical procedure categories for each video clip. Each AI-predicted label is compared against the manual gold-standard annotation label. Identification accuracy is calculated by the formula: (Number of video clips with correctly predicted surgical procedures / Total number of tested video clips) × 100%.	After completion of data warehousing and annotation, AI surgical procedure identification accuracy testing will be conducted within 3 months, assessed up to 3 months post annotation completion.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Chinese Academy of Sciences

Spolupracovníci

Beihang University

Beijing Digital Precision Medicine Technology Co., Ltd.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Odhadovaný)

1. srpna 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. července 2031

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. července 2032

Termíny zápisu do studia

První předloženo

31. července 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

5. srpna 2026

První zveřejněno (Aktuální)

7. srpna 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)