Investigación de la precisión de la herramienta de reconocimiento de anatomía en tiempo real para bloques de PENG guiados por ultrasonido y de la fascia iliaca suprainguinal
Estudio de precisión de una herramienta de identificación de anatomía en tiempo real basada en inteligencia artificial para su uso en bloqueos de PENG (bloqueo nervioso pericapsular) guiado por ultrasonido y de la fascia iliaca suprainguinal
Antecedentes y fundamento: la anestesia regional guiada por ultrasonido es un método de control del dolor ampliamente utilizado en la actualidad. Un aspecto crítico del procedimiento es la visualización precisa de las estructuras anatómicas en la ecografía para definir con precisión las áreas objetivo. Distinguir los tejidos circundantes con un modelo de imágenes que reconoce automáticamente la sonoanatomía en imágenes de ultrasonido reducirá las inyecciones intraneurales no deseadas o las lesiones a otras estructuras anatómicas cercanas y aumentará la seguridad del paciente.
Pregunta de investigación; ¿Cómo podemos mejorar las imágenes de ultrasonido que utilizamos frecuentemente en los bloques regionales integrándolas con inteligencia artificial para reducir complicaciones y mejorar las aplicaciones? ¿Y cuál es la precisión del soporte de inteligencia artificial desarrollado durante la toma de imágenes?
Propósito de la investigación; Este trabajo; Nuestro objetivo es aumentar aún más la seguridad de las diferentes posiciones de bloqueo regional, minimizar el riesgo de complicaciones y mejorar la visualización ecográfica mediante el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial (AI Model-Artificial Intelligence) que identifica y segmenta automáticamente puntos de referencia anatómicos y proporciona guía visual para colegas inexpertos. y mejora el rendimiento del modelo desarrollado durante la aplicación. pretende demostrar su exactitud.
Hipótesis; Numerosos estudios han demostrado que el uso de ultrasonidos y neuroestimuladores en la práctica aumenta el éxito, el inicio y la calidad de los bloqueos nerviosos, pero debido a la baja incidencia de complicaciones mayores y la ausencia de estudios aleatorizados comparables, no se puede hacer una afirmación definitiva sobre si La ecografía reduce la tasa general de daño a los nervios. Un modelo de imágenes que marca automáticamente la sonoanatomía con inteligencia artificial en imágenes de ultrasonido puede reducir las inyecciones intraneurales no deseadas o las lesiones a otras estructuras anatómicas cercanas y mejorar la seguridad del paciente.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Procesos de investigación; El estudio constará de dos etapas. Fase 1: PENG, recopilación de imágenes sonoanatómicas del bloque Supraingiuinal Fascia Iliaca y desarrollo de software de inteligencia artificial (en voluntarios sanos sin procedimientos invasivos) Etapa 2: Realización de estudio de validación con la inteligencia artificial desarrollada
Etapa 1: Tomar imágenes de ultrasonido de voluntarios sanos (150 voluntarios) para producir inteligencia artificial: cómo tomar imágenes sonoanatómicas del bloque de fascia iliaca suprainguinal y PENG es la siguiente.
1.1) PENG (Bloqueo del grupo nervioso pericapsular): las imágenes se tomarán con sondas lineales y convexas. Se recopilará información sonoanatómica de voluntarios sanos y no se realizarán procedimientos invasivos. 150 (75 mujeres -75 hombres) voluntarios sanos que acepten que se les tomen imágenes de ultrasonido.
1.2) Bloque de la fascia iliaca suprainguinal: las imágenes se tomarán con una sonda lineal. Se recopilará información sonoanatómica de voluntarios sanos y no se realizarán procedimientos invasivos. 150 (75 mujeres y 75 hombres) voluntarios sanos que acepten que se les tomen imágenes de ultrasonido.
En la primera fase de este estudio, gracias a las imágenes en bloque PENG y Suprainguinal Fascia Iliaca recopiladas de voluntarios, la tecnología de inteligencia artificial Smart Alfa Teknoloji San. reconoce y marca las estructuras anatómicas de esta región. y Tic. Cª Será desarrollado y agregado al software Nerveblox. Después de que los bloques PENG y Suprainguinal Fascia Iliaca se incluyan en el software, se utilizará el software Nerveblox durante la validación en la segunda fase del estudio.
Fase 2: En la segunda fase del estudio, Smart Alfa Teknoloji San. y Tic. Inc. Se utilizará la tecnología de inteligencia artificial denominada Nerveblox, que fue desarrollada con los datos recibidos en la primera etapa con el apoyo de la empresa. Es el estudio de validación y precisión de la tecnología de inteligencia artificial desarrollada en la primera etapa. El estudio de precisión se llevará a cabo en 40 voluntarios sanos. En el estudio se incluirán 20 hombres y 20 mujeres.
Gracias a la tecnología de inteligencia artificial Nerveblox desarrollada en esta etapa, la precisión de las estructuras anatómicas marcadas y coloreadas por la inteligencia artificial específica de la región; Será evaluado por 6 anestesiólogos experimentados con base en exploraciones de imágenes ultrasónicas realizadas por asistentes de 2do, 3er y 4to año (dos asistentes de cada año). La segunda fase es la fase de validación y los validadores serán anestesiólogos experimentados (al menos cinco años de experiencia especializada). Los validadores calificarán la precisión de la representación de cada punto de referencia anatómico predefinido utilizando una escala de 5 puntos (1: Muy pobre, 2: Deficiente, 3: Bueno, 4: Muy bueno, 5: Excelente); La precisión se define como la opinión de expertos sobre cómo las etiquetas de puntos de referencia generadas por software representan la anatomía real en imágenes ultrasonográficas sin procesar.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Yasin Tire
- Número de teléfono: +905055367970
- Correo electrónico: dryasintire@hotmail.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Betül Afşar
- Número de teléfono: +90 506 495 66 26
- Correo electrónico: betulafsar@yahoo.com
Ubicaciones de estudio
-
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Meram
-
Konya, Meram, Pavo, 42140
- Reclutamiento
- Yasin Tire
-
Contacto:
- Yasin Tire
- Número de teléfono: +905055367970
- Correo electrónico: dryasintire@hotmail.com
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Contacto:
- Betül Afşar
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Para la primera fase del estudio, la empresa Smart Alfa seleccionó a 150 voluntarios, 75 mujeres y 75 hombres, que producirán inteligencia artificial.
En el análisis del tamaño de la muestra realizado para la segunda etapa, se determinó que debería haber 19 participantes para cada grupo con un margen de error alfa de 0,05, con una tasa de poder del 80% para la comparación de dos grupos. El efecto utilizado para este cálculo se calculó como 0,837 y la potencia real se calculó como 0,812, según estudios similares. Como resultado del análisis, considerando la tasa de abandono, se planificó reclutar 20 participantes para cada grupo. (20 mujeres - 20 hombres)
Descripción
Criterios de inclusión:
- Aceptar tomar imágenes de ultrasonido
- Saludable - Sin comorbilidades
- Personas adultas entre 18 y 65 años.
Criterio de exclusión:
- Quienes no aceptan imágenes de ultrasonido.
- Personas menores de 18 años
- con comorbilidades
- El embarazo
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Masculino
Fase 1: Creación de inteligencia artificial a partir de ecografías de 150 voluntarios sanos. Las imágenes del bloque sonoanatómico PENG y de la fascia iliaca suprainguinal se toman de la siguiente manera. 1) PENG (Bloqueo del grupo nervioso pericapsular): se utilizarán sondas lineales y convexas para recopilar imágenes. No se realizarán procedimientos invasivos en sujetos sanos para obtener datos sonoanatómicos. Se realizarán ecografías a 150 voluntarios sanos (75 mujeres y 75 hombres). 1.2) Bloque de la fascia iliaca suprainguinal: imágenes de sonda lineal. No se realizarán procedimientos invasivos en sujetos sanos para obtener datos sonoanatómicos. Se realizarán ecografías a 150 personas sanas (75 mujeres y 75 hombres). Fase 2: Smart Alfa Teknoloji San. y Tic. Inc. utilizará Nerveblox, un sistema de inteligencia artificial construido a partir de datos de la primera etapa, en la segunda parte del estudio. Estudio de validación y precisión de la tecnología de inteligencia artificial de primera etapa. En el estudio de precisión participarán 40 voluntarios sanos. Se estudiarán 20 hombres y 20 mujeres. |
Fase 1 1: Toma de imágenes ecográficas de voluntarios sanos (150 voluntarios) para producir inteligencia artificial: cómo tomar imágenes sonoanatómicas del bloque de fascia iliaca suprainguinal y PENG es la siguiente. Fase 2: En la segunda fase del estudio, Smart Alfa Teknoloji San. y Tic. Inc. Se utilizará la tecnología de inteligencia artificial denominada Nerveblox, que fue desarrollada con los datos recibidos en la primera etapa con el apoyo de la empresa. Es el estudio de validación y precisión de la tecnología de inteligencia artificial desarrollada en la primera etapa. El estudio de precisión se llevará a cabo en 40 voluntarios sanos. En el estudio se incluirán 20 hombres y 20 mujeres. |
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Femenino
Fase 1: Creación de inteligencia artificial a partir de ecografías de 150 voluntarios sanos. Las imágenes del bloque sonoanatómico PENG y de la fascia iliaca suprainguinal se toman de la siguiente manera. 1) PENG (Bloqueo del grupo nervioso pericapsular): se utilizarán sondas lineales y convexas para recopilar imágenes. No se realizarán procedimientos invasivos en sujetos sanos para obtener datos sonoanatómicos. Se realizarán ecografías a 150 voluntarios sanos (75 mujeres y 75 hombres). 1.2) Bloque de la fascia iliaca suprainguinal: imágenes de sonda lineal. No se realizarán procedimientos invasivos en sujetos sanos para obtener datos sonoanatómicos. Se realizarán ecografías a 150 personas sanas (75 mujeres y 75 hombres). |
Fase 1 1: Toma de imágenes ecográficas de voluntarios sanos (150 voluntarios) para producir inteligencia artificial: cómo tomar imágenes sonoanatómicas del bloque de fascia iliaca suprainguinal y PENG es la siguiente. Fase 2: En la segunda fase del estudio, Smart Alfa Teknoloji San. y Tic. Inc. Se utilizará la tecnología de inteligencia artificial denominada Nerveblox, que fue desarrollada con los datos recibidos en la primera etapa con el apoyo de la empresa. Es el estudio de validación y precisión de la tecnología de inteligencia artificial desarrollada en la primera etapa. El estudio de precisión se llevará a cabo en 40 voluntarios sanos. En el estudio se incluirán 20 hombres y 20 mujeres. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tamaño del programa de inteligencia artificial
Periodo de tiempo: Basado, durante la ecografía.
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Gracias a las imágenes en bloque de PENG y Suprainguinal Fascia Iliaca recopiladas de voluntarios en la primera fase de este estudio, la tecnología de inteligencia artificial de la empresa Smart Alfa reconoce y marca las estructuras anatómicas de estas cuatro regiones.
Será desarrollado y agregado al software Nerveblox.
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Basado, durante la ecografía.
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Puntuación de evaluación de las imágenes.
Periodo de tiempo: Después de la ecografía.
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En la segunda fase, gracias a la tecnología de inteligencia artificial Nerveblox desarrollada, la precisión de las estructuras anatómicas marcadas y coloreadas por la inteligencia artificial específica de la región; Se evaluará con base en exploraciones de imágenes ecográficas realizadas por auxiliares de 2º, 3º y 4º año y por anestesiólogos con al menos 5 años de experiencia.
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Después de la ecografía.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Yasin Tire, Konya City Hospital
- Director de estudio: Betül Afşar, Konya City Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- Study Artificial intelligence
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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. .
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