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Detección Guiada por Inteligencia Artificial de Vasos Sanguíneos para Mejorar la Seguridad en Procedimientos Endoscópicos del Tercer Espacio

14 de abril de 2026 actualizado por: Abhishek Tyagi, Asian Institute of Gastroenterology, India

Detección Guiada por Inteligencia Artificial de Marcadores Anatómicos para Mejorar la Seguridad en Procedimientos Endoscópicos del Tercer Espacio

Este estudio prospectivo tiene como objetivo evaluar el rendimiento de una novedosa herramienta de apoyo a la decisión clínica basada en Inteligencia Artificial (IA) durante procedimientos endoscópicos del tercer espacio, como la Disección Endoscópica Submucosa (ESD) y la Miotomía Endoscópica Peroral (POEM).

Aunque estos procedimientos son eficaces para tratar neoplasias gastrointestinales y trastornos de la motilidad, conllevan riesgos de sangrado intraprocedimiento y perforación si los vasos sanguíneos submucosos no se identifican y coagulan correctamente. Basándose en una validación retrospectiva previa, este estudio evaluará si un modelo de inteligencia artificial en tiempo real puede ayudar a los endoscopistas a detectar y delinear los vasos sanguíneos con mayor precisión y rapidez durante procedimientos en humanos en vivo.

Descripción general del estudio

Estado

Reclutamiento

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Antecedentes y Justificación

Los procedimientos endoscópicos del tercer espacio son técnicamente exigentes. El principal desafío radica en la sección inadvertida de los vasos submucosos, lo que provoca sangrado que oscurece el campo quirúrgico y aumenta el riesgo de perforación. Actualmente, la identificación de los vasos depende completamente del operador.

Nuestro equipo ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial basado en aprendizaje profundo entrenado con 250,000 imágenes anotadas de 150 procedimientos POEM. Este modelo está optimizado para una latencia mínima, permitiendo superposiciones visuales en tiempo real (delimitación) de los vasos sanguíneos en el monitor endoscópico.

Objetivos del Estudio El objetivo principal es evaluar la Tasa de Detección de Vasos (TDV): la proporción de vasos identificados por el endoscopista cuando es asistido por la IA en comparación con la práctica estándar.

El estudio también investigará:

Tiempo de Detección de Vasos (TDV): La latencia entre la aparición de un vaso en el campo de visión y su identificación.

Diseño del Estudio y Flujo de Trabajo:

En este estudio prospectivo, el sistema de IA se integrará en la plataforma endoscópica Olympus EVIS X1 series. Mientras el endoscopista navega por el espacio submucoso, la IA proporcionará máscaras de segmentación visual en tiempo real que resaltan los vasos. El rendimiento se registrará y comparará con una revisión posterior al procedimiento realizada por expertos independientes para calcular la sensibilidad y la velocidad de detección.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Estimado)

20

Fase

  • No aplica

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: Abhishek Tyagi, M.S.
  • Número de teléfono: 919989154556
  • Correo electrónico: mr.tyagi@gmail.com

Copia de seguridad de contactos de estudio

Ubicaciones de estudio

    • Telangana
      • Hyderabad, Telangana, India, 500032
        • Reclutamiento
        • Asian Institute of Gastroenterology
        • Contacto:
          • Abhishek Tyagi, M.S.
          • Número de teléfono: 919989154556
          • Correo electrónico: mr.tyagi@gmail.com
        • Investigador principal:
          • Abhishek Tyagi, M.S.

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Pacientes diagnosticados con acalasia cardíaca o neoplasias.

Criterios de exclusión:

  • Pacientes con condiciones consideradas no aptas para procedimientos de endoscopia del tercer espacio (por ejemplo: candidiasis)

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Viabilidad del dispositivo
  • Asignación: Aleatorizado
  • Modelo Intervencionista: Asignación paralela
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Comparador activo: Con Inteligencia Artificial
El endoscopista verá la máscara de segmentación generada por IA
Máscara de segmentación o contornos de delimitación generados por IA en tiempo real para los vasos sanguíneos submucosos visibles en el monitor de endoscopia.
Sin intervención: Sin Inteligencia Artificial
El endoscopista no verá la máscara de segmentación generada por IA

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Tasa de Detección Vascular (TDV)
Periodo de tiempo: 3 meses
la proporción de vasos identificados por el endoscopista
3 meses

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Tiempo de Detección del Vaso (VDT)
Periodo de tiempo: 3 meses
La latencia entre la aparición de un vaso en el campo de visión y su identificación.
3 meses

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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Investigadores

  • Investigador principal: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

10 de febrero de 2026

Finalización primaria (Estimado)

30 de abril de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

30 de abril de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

27 de enero de 2026

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

3 de febrero de 2026

Publicado por primera vez (Actual)

10 de febrero de 2026

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

15 de abril de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

14 de abril de 2026

Última verificación

1 de febrero de 2026

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • AITSE-1

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

producto fabricado y exportado desde los EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .