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KI-generiertes Videofeedback zur Verbesserung der technischen Fähigkeiten bei der Koronararterien-Bypass-Operation

3. Februar 2026 aktualisiert von: Shengshou Hu, China National Center for Cardiovascular Diseases

KI-generiertes Video-Feedback zur Verbesserung technischer Fähigkeiten bei der Koronararterien-Bypass-Operation

Diese Studie zielt darauf ab, zu bewerten, ob gezieltes Video-Feedback, das durch ein KI-basiertes chirurgisches Leistungsbewertungsmodell generiert wird, die Verbesserung der technischen Fähigkeiten von Herzchirurgen, die eine Koronararterien-Bypass-Operation (CABG) durchführen, unterstützen kann. Dies ist eine einarmige, selbstkontrollierte Interventionsstudie mit Vorher-Nachher-Design. Die teilnehmenden Chirurgen werden ein Basis-CABG-Operationsvideo einreichen, das sowohl von einem KI-Modell als auch von verblindeten menschlichen Experten anhand standardisierter Bewertungskriterien beurteilt wird. Basierend auf der KI-Bewertung erhalten die Chirurgen personalisiertes Video-Feedback, das operative Schritte hervorhebt, die mit einer geringeren technischen Leistung verbunden sind. Nach einer einmonatigen selbstgesteuerten Überprüfungsphase wird ein Nachverfolgungs-CABG-Operationsvideo eingereicht und mit demselben Verfahren bewertet. Veränderungen der von menschlichen Experten bewerteten technischen Fähigkeitswerte zwischen Basis- und Nachverfolgungsmessung werden verwendet, um die potenzielle pädagogische Wirkung von KI-generiertem Video-Feedback zu beurteilen.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die aortokoronare Bypass-Operation (CABG) ist ein komplexer chirurgischer Eingriff, der ein hohes Maß an technischem Können von Herzchirurgen erfordert. Variabilität in der chirurgischen Technik kann die Qualität des Eingriffs und die Ergebnisse der Patienten beeinflussen. Jüngste Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) haben eine automatisierte Bewertung der chirurgischen Leistung mithilfe von Operationsvideodaten ermöglicht, wodurch neue Möglichkeiten für objektives Feedback und chirurgische Ausbildung geschaffen wurden.

Diese Studie zielt darauf ab, zu bewerten, ob gezieltes Videofeedback, das von einem KI-basierten Modell zur Bewertung der chirurgischen Leistung generiert wird, Herzchirurgen dabei helfen kann, ihre technischen Fähigkeiten bei CABG-Eingriffen zu verbessern. Teilnehmende Chirurgen, deren grundlegende technische Leistung in der unteren Hälfte des KI-Bewertungssystems rangiert, erhalten personalisiertes Videofeedback, das Operationsschritte und Manöver hervorhebt, die mit niedrigeren Leistungswerten verbunden sind.

In dieser Einzelgruppen-Selbstkontrollstudie reicht jeder teilnehmende Chirurg ein Basis-CABG-Operationsvideo ein, das sowohl vom KI-Modell als auch von einem Gremium erfahrener Herzchirurgen anhand standardisierter Bewertungskriterien unabhängig bewertet wird. Nach Erhalt des KI-generierten Videofeedbacks haben die Chirurgen einen Monat Zeit, das Feedback zu überprüfen und zu reflektieren, ohne zusätzliche formale Schulung oder Coaching. Anschließend wird ein Folge-CABG-Operationsvideo eingereicht und mit demselben Bewertungsprozess beurteilt.

Das primäre Ergebnis der Studie ist die Veränderung der technischen Fähigkeitswerte, die von menschlichen Expertenbewertern zwischen den Basis- und Folgevideos vergeben werden. Sekundäre Ergebnisse umfassen die Selbsteinschätzung der Chirurgen zu KI-identifizierten Leistungsdefiziten, die Übereinstimmung zwischen KI-generiertem Feedback und Feedback menschlicher Experten sowie ausgewählte postoperative stationäre Ergebnisse der Patienten. Die Ergebnisse dieser Studie können Aufschluss über die Rolle von KI-gestütztem Videofeedback als skalierbares Ausbildungswerkzeug für die Entwicklung chirurgischer Fähigkeiten geben.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

100

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

  • China
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, China, 102300
        • Fuwai Hospital
        • Kontakt:

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

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Baseline AI-bewertete technische Leistung, die innerhalb des Bewertungssystems der CAMERA-Studie (NCT06739005) in den unteren 50 % rangiert

Ausschlusskriterien:

  • Nicht bereit zur Teilnahme

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Sonstiges
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: KI-gesteuerte Video-Feedback-Intervention
Die Teilnehmer dieser Studie erhalten eine personalisierte pädagogische Intervention, die aus KI-generiertem Video-Feedback basierend auf ihren Baseline-Koronararterien-Bypass-Operationen (CABG) besteht. Das KI-Modell analysiert die chirurgische Leistung und identifiziert spezifische operative Schritte mit niedrigeren technischen Fertigkeitswerten. Kuratierte Videoclips, die diese Bereiche hervorheben, werden den Chirurgen zur Selbstüberprüfung und Reflexion bereitgestellt. Während des einmonatigen Interventionszeitraums wird keine zusätzliche formelle Schulung oder Betreuung angeboten, wonach ein Folge-Operationsvideo zur Neubewertung eingereicht wird.
Verhalten: KI-gesteuerte Video-Feedback-Intervention
Die Teilnehmer dieser Studie erhalten eine personalisierte pädagogische Intervention, die aus KI-generiertem Video-Feedback basierend auf ihren Ausgangs-Videos der koronaren Bypass-Operation (CABG) besteht. Das KI-Modell analysiert die chirurgische Leistung und identifiziert spezifische operative Schritte mit niedrigeren technischen Fertigkeitsbewertungen. Kurierte Videoclips, die diese Bereiche hervorheben, werden den Chirurgen zur Selbstüberprüfung und Reflexion bereitgestellt. Während des einmonatigen Interventionszeitraums wird keine zusätzliche formelle Schulung oder Betreuung angeboten, wonach ein Folgeoperationsvideo zur erneuten Bewertung eingereicht wird.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Veränderung der durch menschliche Experten bewerteten technischen Fertigkeitswerte zwischen den Baseline- und Follow-Up-CABG-Videos
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Das primäre Ergebnis ist die Veränderung der technischen Fertigkeitsbewertungen, die von einem Gremium verblindeter menschlicher Expertenbewerter zugewiesen werden, die unabhängig anonymisierte Videos von Koronararterien-Bypass-Operationen (CABG) bewerten, die zu Studienbeginn und einen Monat nach Erhalt KI-generierter Video-Feedbacks eingereicht wurden. Die Bewertung verwendet ein standardisiertes Raster zur Beurteilung der gesamten chirurgisch-technischen Leistung. Je höher die Punktzahl, desto besser die Leistung: Respekt vor Gewebe, Zeit und Bewegung, Instrumentenhandhabung, Instrumentenkenntnis, Nutzung von Assistenten, Operationsablauf und Vorausplanung sowie Kenntnis des spezifischen Eingriffs. Jeder Bereich wurde auf einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet, wobei 1 eine schlechte Leistung und 5 Exzellenz darstellte. Zusätzlich gab jeder Bewerter eine Gesamteindruckspunktzahl (1-5) an, um seine ganzheitliche Bewertung der chirurgischen Leistung zu erfassen. Die beiden Punktzahlen wurden auf 100 Punkte skaliert und die Endpunktzahl besteht aus 70 % der Summenpunktzahlen der 7-Bereiche-Bewertung und 30 % der Gesamteindruckspunktzahl.
Baseline, 1 Monat

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Selbsteinschätzungen von Chirurgen zum KI-Feedback
Zeitfenster: 1 Monat
Die Chirurgen werden die KI-generierten Videoclips, die technische Leistungsdefizite hervorheben, überprüfen und einen Selbsteinschätzungsfragebogen ausfüllen, der ihre Zufriedenheit mit dem KI-Feedback bewertet.
1 Monat
Konsistenz zwischen KI-Feedback und Feedback von menschlichen Experten.
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Dieses Ergebnis bewertet die Konsistenz zwischen der KI-generierten chirurgischen Leistungsrückmeldung und den von menschlichen Expertenbewertern bereitgestellten Bewertungen. Der KI-Score wurde durch ein zweistufiges Deep-Learning-Framework generiert und der Score der menschlichen Expertenbewerter wurde durch eine validierte 7-Domänen-Bewertungsskala erstellt, wie im primären Endpunkt detailliert beschrieben. Der Intraklassen-Korrelationskoeffizient (ICC) wird verwendet, um die Konsistenz zwischen den vom KI-Modell bewerteten chirurgischen Technikscores und den von menschlichen Expertenbewertern bewerteten Scores zu bewerten.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Ergebnisse: die Inzidenz schwerwiegender Komplikationen
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die postoperativen stationären Behandlungsergebnisse der Patienten werden erfasst und analysiert, um mögliche Zusammenhänge mit Veränderungen der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention zu untersuchen. Die Inzidenz schwerwiegender Komplikationen (ein zusammengesetztes Ergebnis aus Tod, akuter Nierenschädigung, Myokardinfarkt und Schlaganfall)
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Behandlungsergebnisse: die Inzidenz von Todesfällen
Zeitfenster: Ausgangswert, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz von Todesfällen.
Ausgangswert, 1 Monat
Postoperative Krankenhausergebnisse: die Inzidenz von akutem Nierenversagen
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz von akutem Nierenversagen.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Behandlungsergebnisse: die Inzidenz von Myokardinfarkt
Zeitfenster: Ausgangswert, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz von Myokardinfarkt.
Ausgangswert, 1 Monat
Postoperative Krankenhausergebnisse: die Inzidenz von Schlaganfällen
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Häufigkeit von Schlaganfällen.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Behandlungsergebnisse: die Inzidenz sekundärer Thorakotomie
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz der sekundären Thorakotomie.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Ergebnisse: die Inzidenz der IABP-Implantation
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Häufigkeit der IABP-Implantation.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Behandlungsergebnisse: die Häufigkeit der ECMO-Implantation
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Änderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz der ECMO-Implantation.
Baseline, 1 Monat
Postoperative klinikinterne Ergebnisse: die Inzidenz der bettseitigen Hämofiltration
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz der Betthemodiafiltration.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Ergebnisse: die Inzidenz der Peritonealdialyse
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge zwischen Veränderungen der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Inzidenz der Peritonealdialyse.
Baseline, 1 Monat
Postoperative stationäre Behandlungsergebnisse: die Inzidenz der Tracheotomie
Zeitfenster: Baseline, 1 Monat
Die Zusammenhänge mit Veränderungen in der technischen Leistung des Chirurgen nach der KI-Feedback-Intervention und der Häufigkeit von Tracheotomien.
Baseline, 1 Monat

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

China National Center for Cardiovascular Diseases

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 (Geschätzt)

31. Januar 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. März 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. April 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

23. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

3. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

10. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • FW-HSS

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Die für die Studie gesammelten Daten werden auf begründete Anfrage (huss@fuwai.com) nach zwei Jahren Veröffentlichung öffentlich zugänglich gemacht.

IPD-Sharing-Zeitrahmen

Nach zwei Jahren der Veröffentlichung.

IPD-Sharing-Zugriffskriterien

Jeder mit einem Protokoll, das an huss@fuwai.com gesendet und vom PI genehmigt wurde, kann auf die Daten zugreifen. Die Daten werden per Excel oder SAS übertragen.

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL
  • SAFT

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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