Die Forschung zum KI-Assistenten-Gastroskop-Training
23. Oktober 2021 aktualisiert von: Renmin Hospital of Wuhan University
Die Erforschung der Wirksamkeit künstlicher Intelligenz-Assistenzsysteme für unerfahrene Endoskopiker, Gastroskopie-Schulung
In dieser Studie haben wir eine prospektive Studie über die Wirksamkeit eines künstlichen Intelligenzsystems für die Gastroskopschulung bei unerfahrenen Endoskopikern vorgeschlagen.
Die Probanden würden in zwei Gruppen eingeteilt.
Die Versuchsgruppe würde mithilfe des Assistenzsystems der künstlichen Intelligenz in der schmerzfreien Magenspiegelung geschult.
Das Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz kann abnormale Läsionen und die von der Untersuchung abgedeckten Teile anzeigen (der Magen ist in 26 Teile unterteilt).
Die Kontrollgruppe würde ohne besondere Aufforderung ein routinemäßiges schmerzfreies Gastroskopie-Training erhalten.
Dann vergleichen wir den Gastroskopie-Operations-Score, die Abdeckungsrate blinder Flecken bei der Gastroskopie, überprüfen den durchschnittlichen Test-Score vor und nach dem Training, die Trainingszufriedenheit, die Erkennungsrate von Läsionen usw. zwischen den beiden Gruppen.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
In dieser Studie haben wir eine prospektive Studie über die Wirksamkeit eines künstlichen Intelligenzsystems für die Gastroskopschulung bei unerfahrenen Endoskopikern vorgeschlagen.
Die Probanden würden in zwei Gruppen eingeteilt.
Die Versuchsgruppe würde mithilfe des Assistenzsystems der künstlichen Intelligenz in der schmerzfreien Magenspiegelung geschult.
Das Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz kann abnormale Läsionen und die von der Untersuchung abgedeckten Teile anzeigen (der Magen ist in 26 Teile unterteilt).
Die Kontrollgruppe würde ohne besondere Aufforderung ein routinemäßiges schmerzfreies Gastroskopie-Training erhalten.
Dann vergleichen wir den Gastroskopie-Operations-Score, die Abdeckungsrate blinder Flecken bei der Gastroskopie, überprüfen den durchschnittlichen Test-Score vor und nach dem Training, die Trainingszufriedenheit, die Erkennungsrate von Läsionen usw. zwischen den beiden Gruppen.
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
288
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
-
Wuhan, China, 430060
- Renmin Hospital of Wuhan University
-
-
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
18 Jahre bis 70 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Endoskopie-Anfänger:
Einschlusskriterien:
- Männer oder Frauen, die über 18 Jahre alt sind;
- Nach qualifizierter medizinischer Ausbildung und Erhalt des Zertifikats eines chinesischen Arztes;
Ausschlusskriterium:
- Ein Arzt, der bereits eine Ausbildung in Gastroenteroskopie absolviert hat;
- Ärzte ohne qualifizierte medizinische Ausbildung und ohne das Zertifikat eines chinesischen Arztes;
- Der Forscher ist der Ansicht, dass die Probanden nicht für die Teilnahme an klinischen Studien geeignet sind.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Screening
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Doppelt
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: mit künstlichem Intelligenz-Assistentensystem
Die Experimentiergruppe würde zusätzlich zum üblichen Training die Schulung mit Hilfe eines Assistenzsystems für künstliche Intelligenz erhalten.
Bei dem System handelt es sich um ein nicht-invasives KI-System, das den Endoskopikern bei der Diagnose und Überwachung des blinden Flecks während der Gastroskopie helfen könnte.
|
Bei der Intervention handelt es sich um den Einsatz des künstlichen Intelligenz-Assistentensystems zusätzlich zum üblichen Training.
Bei dem System handelt es sich um ein nicht-invasives KI-System, das den Endoskopikern bei der Diagnose und Überwachung des blinden Flecks während der Gastroskopie helfen könnte.
|
|
Kein Eingriff: ohne künstliches Intelligenz-Assistentensystem
Die Kontrollgruppe würde das Training ohne die Hilfe eines Assistenzsystems mit künstlicher Intelligenz erhalten.
Das heißt, sie würden den gemeinsamen Schulungsprozess erhalten.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Gastroskopie-Operationsergebnis
Zeitfenster: drei Monate
|
Unter Verwendung einer professionellen Bewertungsskala für Gastroskopie-Operationen beträgt die Gesamtpunktzahl 100 Punkte und die Punktzahl wird in kleine Punkte unterteilt.
In diesem Experiment wurde die Wirkung des Trainings zwischen den beiden Gruppen verglichen, indem die Ergebnisse der Magenspiegelung in der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe verglichen wurden.
|
drei Monate
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Abdeckungsrate blinder Flecken in der Gastroskopie
Zeitfenster: drei Monate
|
Werten Sie die von jedem Arzt während der Untersuchung gespeicherten Gastroskop-Operationsvideos aus und berechnen Sie die Abdeckung von 26 Teilen der Magenschleimhaut in der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe während der Untersuchung.
Die Berechnungsmethode lautet: Abdeckungsrate des blinden Bereichs der Gastroskopie = tatsächliche Anzahl der von der Untersuchung abgedeckten Teile/26 Teile des Magens x 100 %.
|
drei Monate
|
|
Überprüfen Sie das durchschnittliche Testergebnis vor und nach dem Training
Zeitfenster: drei Monate
|
die Differenz zwischen dem theoretischen Testergebnis nach dem Training und dem theoretischen Testergebnis vor dem Training, die Berechnungsmethode: das theoretische Testergebnis nach dem Training – das theoretische Testergebnis vor dem Training.
|
drei Monate
|
|
Trainingszufriedenheit
Zeitfenster: drei Monate
|
Eine KI-Assistentengruppe füllt nach der Ausbildung einen Fragebogen aus und ermittelt anhand einer Bewertungsmethode die Zufriedenheit mit der KI-Assistentenausbildung.
|
drei Monate
|
|
Erkennungsrate von Läsionen
Zeitfenster: drei Monate
|
die Erkennungsrate von Läsionen in der Versuchsgruppe und der Kontrollgruppe mittels Gastroskopie.
Berechnungsmethode = Anzahl der Gastroskope mit erkannten Läsionen/Gesamtzahl der von angehenden Ärzten durchgeführten Gastroskope x 100 %.
|
drei Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: Honggang W Yu, Doctor, Renmin Hospital of Wuhan University
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
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)
23. Dezember 2020
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
25. Mai 2021
Studienabschluss (Tatsächlich)
26. Juni 2021
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
20. Dezember 2020
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
20. Dezember 2020
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
24. Dezember 2020
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
26. Oktober 2021
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
23. Oktober 2021
Zuletzt verifiziert
1. Dezember 2020
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- EA-19-003-19
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
Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .