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KI-unterstütztes Koloskopie-Berichtssystem zur Verbesserung der Berichtsqualität

13. April 2023 aktualisiert von: Renmin Hospital of Wuhan University

Sprach- und Bilderkennungsbasiertes System zur Verbesserung der Berichtsqualität während der Koloskopie

In dieser Studie schlugen die Forscher eine prospektive Studie über die Wirksamkeit eines auf Sprach- und Bilderkennung basierenden Systems zur Verbesserung der Berichtsqualität während der Koloskopie für die Qualität der Koloskopieberichte bei Endoskopikern vor. Die Teilnehmer würden in zwei Gruppen eingeteilt. Für die gesammelten Koloskopie-Videos würde Gruppe A ihre Beobachtungen mit Hilfe des Systems der künstlichen Intelligenz aufzeichnen. Das Assistenzsystem mit künstlicher Intelligenz kann automatisch Darmsegmentbilder erfassen und abnormale Läsionen auslösen. Gruppe B würde den Endoskopiebericht ohne besondere Aufforderungen ausfüllen. Nach einer Auswaschphase wechselten die beiden Gruppen, d. h. Gruppe A ohne KI-Unterstützung und Gruppe B mit KI-Unterstützung, um den Koloskopiebericht zu vervollständigen. Dann werden die Vollständigkeit des Koloskopieberichts, die Vollständigkeit der Erfassung anatomischer Landmarken und erkannter Läsionen, die Vollständigkeit der strukturierten Beschreibung, die Genauigkeit der Läsionsmeldung, die Zeit für die Meldung und die Zufriedenheit mit dem Meldesystem mit oder ohne KI-Unterstützung verglichen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

10

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, China, 430060
        • Renmin Hospital of Wuhan Univercity

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

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Patienten:

  1. Männlich oder weiblich ≥18 Jahre alt;
  2. Eine Einverständniserklärung lesen, verstehen und unterschreiben können;
  3. Der Prüfer ist der Ansicht, dass die Probanden den Ablauf der klinischen Studie verstehen können, bereit und in der Lage sind, alle Studienverfahren und Nachsorgeuntersuchungen durchzuführen und an den Studienverfahren mitzuarbeiten;
  4. Patienten, die eine Koloskopie benötigen.

Ärzte:

  1. Männer oder Frauen, die über 18 Jahre alt sind;
  2. Nach abgeschlossener medizinischer Ausbildung und Erlangung der Approbation als Arzt.

Ausschlusskriterien:

Patienten:

  1. Drogen- oder Alkoholmissbrauch oder psychische Störung in den letzten 5 Jahren;
  2. Schwangere oder stillende Frauen;
  3. Patienten mit bekanntem multiplem Polypensyndrom;
  4. Patienten mit bekannter entzündlicher Darmerkrankung;
  5. bekannte Darmstenose oder raumfordernder Tumor;
  6. bekannte Kolonobstruktion oder -perforation;
  7. Patienten mit kolorektaler Chirurgie in der Vorgeschichte;
  8. Patienten mit einer Vorgeschichte von Allergien gegen vorbenutzte Spasmolyse;
  9. Aufgrund von Gerinnungsstörungen oder oralen Antikoagulanzien kann keine Biopsie durchgeführt werden;
  10. Erkrankungen mit hohem Risiko oder andere besondere Bedingungen, die der Prüfarzt für ungeeignet für die Teilnahme an der klinischen Studie hält.

Ärzte:

1. Der Forscher ist der Ansicht, dass die Probanden nicht geeignet sind, an klinischen Studien teilzunehmen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Machbarkeit des Geräts
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: mit Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz
Endoskopiker würden den Koloskopiebericht mit Hilfe des Systems der künstlichen Intelligenz vervollständigen.
Das Assistenzsystem mit künstlicher Intelligenz kann automatisch Bilder von Darmabschnitten erfassen und abnormale Läsionen auf der Grundlage von Spracherkennung und Deep Learning auslösen.
Kein Eingriff: ohne Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz
Endoskopiker würden den Koloskopiebericht ohne besondere Aufforderung ausfüllen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Integrität des Koloskopieberichts
Zeitfenster: Ein Monat
Berichtsintegrität mit oder ohne KI-Unterstützung. Berechnungsmethode = Anzahl der aufgezeichneten Informationen / Gesamtzahl der aufzuzeichnenden Informationen x 100 %
Ein Monat

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Integrität der Erfassung anatomischer Orientierungspunkte
Zeitfenster: Ein Monat
Die Integrität in aufgenommenen Darm-Landmrak-Bildern mit oder ohne KI-Unterstützung. Berechnungsmethode = Anzahl anatomischer Orientierungspunkte in aufgenommenen Bildern / Gesamtzahl anatomischer Orientierungspunkte x 100 %
Ein Monat

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Integrität der gemeldeten Läsion
Zeitfenster: Ein Monat
Melden Sie die Läsionsintegrität mit oder ohne KI-Unterstützung. Berechnungsmethode = Anzahl der gemeldeten Läsionen / Gesamtzahl der Läsionen x 100 %
Ein Monat
Die Vollständigkeit der strukturierten Beschreibung
Zeitfenster: Ein Monat
Die Vollständigkeit der strukturierten Beschreibung mit oder ohne KI-Unterstützung. Berechnungsmethode = Anzahl der strukturierten Beschreibungen / Gesamtzahl der zu erfassenden strukturierten Beschreibungen x 100 %
Ein Monat
Genauigkeit der Läsionsmeldung
Zeitfenster: Ein Monat
Genauigkeit des Läsionsberichts mit oder ohne KI-Unterstützung. Berechnungsmethode = Anzahl der Läsionen mit korrekter Beschreibung / Gesamtzahl der Läsionen mit Beschreibung x 100 %
Ein Monat
Die Zeit für die Berichterstattung
Zeitfenster: Ein Monat
Die Zeit für die Berichterstattung mit oder ohne KI-Unterstützung
Ein Monat
Die Zufriedenheit mit dem Meldesystem
Zeitfenster: Ein Monat
Die Zufriedenheit mit dem Berichtssystem mit oder ohne KI-Unterstützung
Ein Monat

Mitarbeiter und Ermittler

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

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 (Voraussichtlich)

15. Mai 2023

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

15. Juni 2023

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Juli 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. April 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

13. April 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. April 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. April 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. April 2023

Zuletzt verifiziert

1. März 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • EA-23-002

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 .

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