Wirkung von zwei Koloskopie-KI-Systemen zur Erkennung von Dickdarmpolypen entsprechend der Arbeitsbelastung der Endoskopieeinheiten
Wirkung von zwei Koloskopie-KI-Systemen zur Erkennung von Dickdarmpolypen entsprechend der Arbeitsbelastung der Endoskopieeinheiten: Eine prospektive Studie mit einem einzigen Zentrum
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Auf Deep Learning basierende künstliche Intelligenztechnologie wird in verschiedenen medizinischen Bereichen eingesetzt, und es wird aktiv an der Entwicklung computergestützter Erkennungssysteme (CADe) für Koloskopien geforscht, um die Einschränkung der Varianz menschlicher Fähigkeiten zu überwinden. Diese gut trainierten CADe-Systeme zeigten eine hohe Leistung bei der Erkennung neoplastischer Polypen und berichteten von einer 44-prozentigen Steigerung der Adenomerkennungsrate (ADR) für Endoskopiker. Es ist jedoch nicht klar, ob das Leistungsniveau des CADe-Systems für erfahrene Endoskopiker für die ADR-Erhöhung nützlich ist.
Darüber hinaus kann sich die Ermüdung des Bedieners negativ auf die UAW während einer Screening-Koloskopie auswirken, und viele Studien berichteten über einen Rückgang der UAW entsprechend der Zunahme der Arbeitszeit und der Zahl der Eingriffe. Dementsprechend versuchten die Forscher, die Wirkung des Koloskopie-CADe-Systems anhand der Arbeitszeiten und der Anzahl der Eingriffe bei Endoskopikern verschiedener Ebenen zu ermitteln. Die Forscher stellten die Hypothese auf, dass das CADe-System je nach Leistung der CADe-Systeme nützlich sein würde, um den Rückgang der ADR im Falle einer hohen Endoskopie-Arbeitsbelastung zu verhindern.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
-
Seoul, Korea, Republik von
- Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
Patienten für Screening- oder Überwachungskoloskopie-Patienten stimmten der Teilnahme an der Studie zu
Ausschlusskriterien:
Patienten, die mit der Teilnahme an der Studie nicht einverstanden sind, Patienten mit einer Vorgeschichte von Dickdarmresektionen, Patienten mit einer Vorgeschichte von entzündlichen Darmresektionen, Patienten mit schlechter Darmvorbereitung
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Nicht randomisiert
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: CADe-Gruppe
Endoskopiker führen eine Koloskopie mit dem CADe-System durch
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Unterstützung durch ein künstliches Intelligenzsystem zur Erkennung von Dickdarmpolypen
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Kein Eingriff: Kontrolle
Endoskopiker führen eine Koloskopie ohne CADe-System durch
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Adenomerkennungsrate
Zeitfenster: 12 Monate
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Anteil der Koloskopien, bei denen insgesamt und nach Feststellung des Arztes mindestens ein Adenom festgestellt wurde.
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12 Monate
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Erkennungsrate sessiler gezackter Läsionen
Zeitfenster: 12 Monate
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Anteil der Koloskopien, bei denen insgesamt und nach Feststellung des Arztes mindestens eine sessile gezackte Läsion festgestellt wurde.
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12 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Polypenerkennungsrate
Zeitfenster: 12 Monate
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Anteil der Koloskopien, bei denen insgesamt und vom Arzt festgestellt mindestens ein Polyp festgestellt wurde.
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12 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Jung Ho Bae, MD, Seoul National University Hospital
Publikationen und hilfreiche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- SNUH IRB 2107-235-1240
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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