Auswirkung der computergestützten Diagnose mit erklärbarer künstlicher Intelligenz für Dickdarmpolypen auf die optische Diagnose und die Akzeptanz der Technologie
Ziel dieser klinischen Studie ist es herauszufinden, ob computergestützte Diagnose mit Deep Learning und computergestützte Diagnose mit erklärbarer KI zur optischen Diagnoseleistung und Akzeptanz der Technologie bei Endoskopikern beitragen. Die wichtigsten Fragen, die beantwortet werden sollen, sind:
Verbessern computergestützte Diagnose mit Deep Learning und computergestützte Diagnose mit erklärbarer KI die Leistung optischer Diagnosen bei Endoskopikern?
Verbessert die Erfahrung mit der Deep-Learning-basierten computergestützten Diagnose und der erklärbaren KI-basierten computergestützten Diagnose die Akzeptanz der computergestützten Diagnose als Technologie durch Endoskopiker?
Die Teilnehmer werden:
Führen Sie eine Umfrage zur Akzeptanz und Nutzung der Technologie zur computergestützten Diagnose durch.
Führen Sie einen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern ohne die Hilfe einer computergestützten Diagnose abzuschätzen.
Führen Sie mehr als einen Monat später den gleichen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern mit computergestützter Diagnose mit Deep Learning oder erklärbarer KI abzuschätzen.
Führen Sie eine Umfrage zur Akzeptanz und Nutzung der Technologie zur computergestützten Diagnose durch.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Seoul, Korea, Republik von, 06236
- Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Endoskopiker mit Erfahrung in der Koloskopie
Ausschlusskriterien:
- Wer kann keine Koloskopie durchführen?
Studienplan
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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Experimental: Computergestützte Diagnose mit erklärbarer KI
Führen Sie den gleichen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern mit computergestützter Diagnose und erklärbarer KI abzuschätzen
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Führen Sie den gleichen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern mit computergestützter Diagnose und erklärbarer KI abzuschätzen.
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Aktiver Komparator: Computergestützte Diagnose mit Deep Learning
Führen Sie den gleichen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern mit computergestützter Diagnose und Deep Learning abzuschätzen
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Führen Sie den gleichen Test durch, um die pathologische Diagnose anhand von 200 NBI-Standbildern mit computergestützter Diagnose und Deep Learning abzuschätzen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Genauigkeit der optischen Diagnose
Zeitfenster: Vom Basistest bis zum Folgetest (mehr als einen Monat später vom Basistest)
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Der Anteil der Fälle, in denen pathologische Ergebnisse mit der endoskopischen Beurteilung von Adenomen und hyperplastischen Polypen übereinstimmen
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Vom Basistest bis zum Folgetest (mehr als einen Monat später vom Basistest)
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Akzeptanz der computergestützten Diagnose als Technologie
Zeitfenster: Vom Basistest bis zum Folgetest (mehr als einen Monat später vom Basistest)
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Umfrage zur Akzeptanz und Nutzung der Technologie zur computergestützten Diagnose.
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Vom Basistest bis zum Folgetest (mehr als einen Monat später vom Basistest)
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Mitarbeiter und Ermittler
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
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
- 2311-049-1482
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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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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