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

5. August 2026 aktualisiert von: 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.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

2000

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

      • Beijing, China
        • Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

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.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  1. Patients aged ≥ 18 years old hospitalized to receive minimally invasive endoscopic, laparoscopic or robotic surgical treatment for diseases of various body systems;
  2. Complete full-length intraoperative surgical videos can be recorded during operation, with complete medical records and preoperative imaging data;
  3. 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:

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

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Completion rate of qualified intraoperative surgical imaging data
Zeitfenster: Immediately after each surgery
Immediately after each surgery

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Completeness rate of long-term postoperative clinical follow-up
Zeitfenster: 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
Zeitfenster: 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
Zeitfenster: 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
Zeitfenster: 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.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

1. August 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Juli 2031

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Juli 2032

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

31. Juli 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. August 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

7. August 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

7. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

5. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • VISION

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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