- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT05829590
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
Bedingungen
Intervention / Behandlung
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
- Name: Honggang Yu, MD
- Telefonnummer: 13871281899
- E-Mail: yuhonggang1969@163.com
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:
- Männlich oder weiblich ≥18 Jahre alt;
- Eine Einverständniserklärung lesen, verstehen und unterschreiben können;
- 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;
- Patienten, die eine Koloskopie benötigen.
Ärzte:
- Männer oder Frauen, die über 18 Jahre alt sind;
- Nach abgeschlossener medizinischer Ausbildung und Erlangung der Approbation als Arzt.
Ausschlusskriterien:
Patienten:
- Drogen- oder Alkoholmissbrauch oder psychische Störung in den letzten 5 Jahren;
- Schwangere oder stillende Frauen;
- Patienten mit bekanntem multiplem Polypensyndrom;
- Patienten mit bekannter entzündlicher Darmerkrankung;
- bekannte Darmstenose oder raumfordernder Tumor;
- bekannte Kolonobstruktion oder -perforation;
- Patienten mit kolorektaler Chirurgie in der Vorgeschichte;
- Patienten mit einer Vorgeschichte von Allergien gegen vorbenutzte Spasmolyse;
- Aufgrund von Gerinnungsstörungen oder oralen Antikoagulanzien kann keine Biopsie durchgeführt werden;
- 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 |
|---|---|
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Experimental: mit Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz
Endoskopiker würden den Koloskopiebericht mit Hilfe des Systems der künstlichen Intelligenz vervollständigen.
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Das Assistenzsystem mit künstlicher Intelligenz kann automatisch Bilder von Darmabschnitten erfassen und abnormale Läsionen auf der Grundlage von Spracherkennung und Deep Learning auslösen.
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Kein Eingriff: ohne Assistenzsystem der künstlichen Intelligenz
Endoskopiker würden den Koloskopiebericht ohne besondere Aufforderung ausfüllen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Die Integrität des Koloskopieberichts
Zeitfenster: Ein Monat
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Berichtsintegrität mit oder ohne KI-Unterstützung.
Berechnungsmethode = Anzahl der aufgezeichneten Informationen / Gesamtzahl der aufzuzeichnenden Informationen x 100 %
|
Ein Monat
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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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
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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
|
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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
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Die Zeit für die Berichterstattung
Zeitfenster: Ein Monat
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Die Zeit für die Berichterstattung mit oder ohne KI-Unterstützung
|
Ein Monat
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Die Zufriedenheit mit dem Meldesystem
Zeitfenster: Ein Monat
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Die Zufriedenheit mit dem Berichtssystem mit oder ohne KI-Unterstützung
|
Ein Monat
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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
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