Entwicklung und Validierung eines künstlichen Intelligenzsystems zur Qualitätsbewertung der Darmvorbereitung
1. März 2021 aktualisiert von: Dae Kyung Sohn, National Cancer Center, Korea
Der Zweck dieser Studie ist die Entwicklung und Validierung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit eines Systems mit künstlicher Intelligenz (KI) zur Qualitätsbewertung der Darmvorbereitung basierend auf dem Boston Bowel Prepared Scoring (BBPS).
Bewerten Sie dann, ob dieses KI-System Endoskopikern helfen kann, die Qualität der Koloskopie in der klinischen Praxis zu verbessern.
Studienübersicht
Detaillierte Beschreibung
Die Darmvorbereitung ist einer der wichtigsten Faktoren, die über die Qualität der Koloskopie entscheiden.
Eine angemessene Darmvorbereitung ist wichtig, um eine klare Sicht auf die Dickdarmschleimhaut und eine vollständige Inspektion des gesamten Dickdarms zu gewährleisten und die Adenomerkennungsraten (UAW) zu verbessern.
Daher sollte die Qualität der Darmvorbereitung genau und objektiv beurteilt werden.
Aktuelle Qualitätsskalen für die Darmvorbereitung hängen jedoch vom Gedächtnis und der subjektiven Entscheidung des Endoskopikers ab.
In jüngster Zeit werden Systeme der künstlichen Intelligenz, die auf Deep-Learning-Algorithmen basieren, in großem Umfang in der Medizin eingesetzt.
Es liegen jedoch nur wenige Studien vor, die die Leistung von KI-Systemen auf der Grundlage von Deep Learning bei der Qualitätsbewertung der Darmvorbereitung bewerten.
Diese Studie zielt darauf ab, ein KI-System zu entwickeln und zu trainieren, um die Qualität der Darmvorbereitung mithilfe des BBPS zu bewerten und das KI-System zu validieren, um die Qualität der Koloskopie zu verbessern.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
100
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Gyeonggi-do
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Goyang-si, Gyeonggi-do, Korea, Republik von, 410-769
- National Cancer Center
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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
20 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten im Alter von 20 bis 80 Jahren, die sich einer elektiven Koloskopie unterziehen
Ausschlusskriterien:
- Die Patienten erhielten eine Dickdarm- oder Rektaloperation
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Versorgungsforschung
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
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Experimental: Künstliche Intelligenz unterstützte Scoring Group
Patienten in dieser Gruppe durchlaufen eine Koloskopie unter dem AI-Überwachungsgerät.
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Nach der Durchführung einer Standard-Darmvorbereitung erhalten die Patienten eine Koloskopie unter dem AI-Systemgerät.
Während der Entzugsphase wird die Qualität der Darmvorbereitung durch ein KI-bezogenes Bewertungssystem bewertet.
Die Auszahlungszeit wird auf mindestens 6min angestrebt.
Jeder entdeckte Polyp wird entfernt und zur pathologischen Beurteilung entnommen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Genauigkeit des Darmvorbereitungs-Scores
Zeitfenster: 6 Monate
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Die Qualität der Darmvorbereitung wurde mittels BBPS gemessen.
Nach dem vollständigen Waschen oder Absaugen des Dickdarminhalts wurden drei Segmente, darunter der rechte Dickdarm (mit Blinddarm und aufsteigendem Dickdarm), der transversale Dickdarm (mit Leber- und Milzbeuge) und der linke Dickdarm (mit absteigendem Dickdarm und Sigma), einzeln mit 0 bis 3 Punkten bewertet 0 bezieht sich auf einen unvorbereiteten Dickdarmabschnitt mit verdecktem, festem Stuhl, sodass die Schleimhaut nicht sichtbar ist; Punkt 1 bezieht sich darauf, dass ein Teil der Schleimhaut sichtbar ist, einige Bereiche jedoch mit Flecken, Stuhlresten und/oder undurchsichtiger Flüssigkeit bedeckt sind; Punkt 2 bezieht sich darauf, dass die gesamte Schleimhaut gut sichtbar ist; Punkt 3 bezieht sich auf einen sauberen Dickdarmabschnitt ohne Flecken, Fäkalien oder Flüssigkeiten.
Für jedes Dickdarmsegment wurde eine Unterbewertung im Bereich von mindestens 0 bis maximal 3 verwendet. Die höchste Bewertung bedeutet die hervorragende Darmvorbereitung.
Eine angemessene Darmvorbereitung wurde als Gesamt-BBPS ≥ 6 und Sub-BBPS ≥ 2 pro Segment definiert.
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6 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
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 (Tatsächlich)
1. Juli 2020
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. Oktober 2020
Studienabschluss (Tatsächlich)
30. Dezember 2020
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
22. Juli 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
22. Juli 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
27. Juli 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
3. März 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
1. März 2021
Zuletzt verifiziert
1. März 2021
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- NCC2020-0159
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
Nein
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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