Auswirkungen der KI auf die ADR von Auszubildenden
2. März 2023 aktualisiert von: James Buxbaum, University of Southern California
Einfluss der künstlichen Intelligenz auf die Adenom-Erkennungsrate bei Auszubildenden
Die Adenom-Erkennungsrate (ADR) ist eine validierte Qualitätsmetrik für die Koloskopie, wobei eine höhere ADR mit verbesserten Ergebnissen bei Darmkrebs korreliert.
Künstliche Intelligenz (KI) kann Polypen auf dem Videomonitor automatisch erkennen, was es Endoskopikern in der Ausbildung ermöglichen kann, ihre UAW zu verbessern.
Ziel und Zweck der Studie: Messen Sie die Wirkung von AI auf prospektive, randomisierte Weise, um ihre Auswirkung auf UAW von Auszubildenden in der Gastroenterologie zu bestimmen.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Unser Ziel ist es, den Einfluss von KI auf die Adenomerkennungsrate von Auszubildenden in der Gastroenterologie zu bestimmen. Das sekundäre Ziel dieser Qualitätsverbesserungsstudie besteht darin, die Auswirkungen der KI-basierten Endoskopie auf die Aufzeichnungsrate von Qualitätsverbesserungsmetriken im Vergleich zur historischen Leistung in unserem Programm zu bestimmen.
Die Stipendiaten werden vor Beginn des Studiums an einer Schulung teilnehmen, in der häufig verwendete Metriken zur Beurteilung der Qualität der Koloskopie und die Verwendung der Software für künstliche Intelligenz beschrieben werden. Stipendiaten der Gastroenterologie werden vor Beginn der Studie zugelassen. Die Stipendiaten werden täglich randomisiert, um in einem Raum Koloskopien durchzuführen. Die Ergebnisse werden die Auswirkungen von KI auf Stipendiaten messen
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Voraussichtlich)
25
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Jessica Serna, BS
- Telefonnummer: 323-409-6939
- E-Mail: Jessica.Serna@med.usce.edu
Studieren Sie die Kontaktsicherung
- Name: Alex Rodriguez, BS
- Telefonnummer: 323-409-6939
- E-Mail: Alex.Rodriguez@med.usc.edu
Studienorte
-
-
California
-
Los Angeles, California, Vereinigte Staaten, 90033
- Rekrutierung
- LAC+USC Medical Center
-
Kontakt:
- James Buxbaum, MD
-
-
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
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Ja
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alle Stipendiaten der Gastroenterologie an der USC, die Endoskopien durchführen, werden in die Studie aufgenommen.
Ausschlusskriterien:
- Wenn Stipendiatinnen und Stipendiaten ihre informierte Zustimmung verweigern, werden sie ausgeschlossen.
- Eingriffe, die auf der Intensivstation oder im Operationssaal durchgeführt werden, werden nicht zu den Studienmetriken gezählt, da das KI-System nur in der Endoskopie-Einheit verfügbar sein wird.
- Wenn Verfahren nur von der Fakultät durchgeführt werden, bei denen der Stipendiat nicht der primäre Bediener ist, werden sie nicht für Studienmetriken verwendet.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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Aktiver Komparator: Endoskopieraum mit künstlicher Intelligenz
Die Stipendiaten werden täglich randomisiert, um Koloskopien in einem Raum mit KI (Intervention) durchzuführen.
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Die Verwendung von AI gegenüber keiner AI beim Vergleich der Erkennung von Adenomen während Endoskopieverfahren.
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Aktiver Komparator: Endoskopieraum ohne künstliche Intelligenz
Die Stipendiaten werden täglich randomisiert, um Koloskopien in einem Nicht-AI-Endoskopieraum (Standardversorgung) durchzuführen.
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Nicht-AI-Verwendung beim Vergleich der Erkennung von Adenomen während Endoskopieverfahren.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Durchschnittliche Erkennungsrate von Adenomen
Zeitfenster: Während des gesamten Studiums durchschnittlich 2 Jahre
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Adenom-Erkennungsrate mit und ohne KI
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Während des gesamten Studiums durchschnittlich 2 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Durchschnitt der Erkennungsrate von Polypen
Zeitfenster: Während des gesamten Studiums durchschnittlich 2 Jahre
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Polypenerkennungsrate mit und ohne KI
|
Während des gesamten Studiums durchschnittlich 2 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Hauptermittler: James L Buxbaum, MD, University of Southern California
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.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
- Siegel RL, Miller KD, Fedewa SA, Ahnen DJ, Meester RGS, Barzi A, Jemal A. Colorectal cancer statistics, 2017. CA Cancer J Clin. 2017 May 6;67(3):177-193. doi: 10.3322/caac.21395. Epub 2017 Mar 1.
- Calderwood AH, Jacobson BC. Comprehensive validation of the Boston Bowel Preparation Scale. Gastrointest Endosc. 2010 Oct;72(4):686-92. doi: 10.1016/j.gie.2010.06.068.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Winawer SJ, Zauber AG, Ho MN, O'Brien MJ, Gottlieb LS, Sternberg SS, Waye JD, Schapiro M, Bond JH, Panish JF, et al. Prevention of colorectal cancer by colonoscopic polypectomy. The National Polyp Study Workgroup. N Engl J Med. 1993 Dec 30;329(27):1977-81. doi: 10.1056/NEJM199312303292701.
- Zauber AG, Winawer SJ, O'Brien MJ, Lansdorp-Vogelaar I, van Ballegooijen M, Hankey BF, Shi W, Bond JH, Schapiro M, Panish JF, Stewart ET, Waye JD. Colonoscopic polypectomy and long-term prevention of colorectal-cancer deaths. N Engl J Med. 2012 Feb 23;366(8):687-96. doi: 10.1056/NEJMoa1100370.
- Rex DK, Boland CR, Dominitz JA, Giardiello FM, Johnson DA, Kaltenbach T, Levin TR, Lieberman D, Robertson DJ. Colorectal Cancer Screening: Recommendations for Physicians and Patients from the U.S. Multi-Society Task Force on Colorectal Cancer. Am J Gastroenterol. 2017 Jul;112(7):1016-1030. doi: 10.1038/ajg.2017.174. Epub 2017 Jun 6.
- Abadir AP, Ali MF, Karnes W, Samarasena JB. Artificial Intelligence in Gastrointestinal Endoscopy. Clin Endosc. 2020 Mar;53(2):132-141. doi: 10.5946/ce.2020.038. Epub 2020 Mar 30.
- Urban G, Tripathi P, Alkayali T, Mittal M, Jalali F, Karnes W, Baldi P. Deep Learning Localizes and Identifies Polyps in Real Time With 96% Accuracy in Screening Colonoscopy. Gastroenterology. 2018 Oct;155(4):1069-1078.e8. doi: 10.1053/j.gastro.2018.06.037. Epub 2018 Jun 18.
- Jovani M, Campbell EJ, Hur C, Joshi AD, Nishioka NS. Effect of video monitor size on polyp detection: a prospective, randomized, controlled trial. Gastrointest Endosc. 2019 Aug;90(2):254-258.e2. doi: 10.1016/j.gie.2019.03.1172. Epub 2019 Apr 12.
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. Januar 2023
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
1. Juni 2025
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. September 2025
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
26. April 2022
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
14. Juni 2022
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
21. Juni 2022
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
6. März 2023
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
2. März 2023
Zuletzt verifiziert
1. März 2023
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- HS-21-00094
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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