Detección Guiada por Inteligencia Artificial de Vasos Sanguíneos para Mejorar la Seguridad en Procedimientos Endoscópicos del Tercer Espacio
Detección Guiada por Inteligencia Artificial de Marcadores Anatómicos para Mejorar la Seguridad en Procedimientos Endoscópicos del Tercer Espacio
This prospective study aims to evaluate the performance of a novel Artificial Intelligence (AI) clinical decision support tool during third space endoscopic procedures, such as Endoscopic Submucosal Dissection (ESD) and Peroral Endoscopic Myotomy (POEM).
While these procedures are effective for treating gastrointestinal neoplasms and motility disorders, they carry risks of intraprocedural bleeding and perforation if submucosal blood vessels are not correctly identified and coagulated. Building on previous retrospective validation, this study will assess whether a real-time artificial intelligence model can assist endoscopists in detecting and delineating blood vessels more accurately and faster during live human procedures.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Background and Rationale
Third-space endoscopy procedures are technically demanding. The primary challenge lies in the inadvertent transection of submucosal vessels, which leads to bleeding that obscures the surgical field and increases the risk of perforation. Currently, vessel identification is entirely operator-dependent.
Our team has developed a deep-learning based artificial intelligence model trained on 250,000 annotated images from 150 POEM procedures. This model is optimized for minimal latency, allowing for real-time visual overlays (delineation) of blood vessels on the endoscopic monitor.
Study Objectives The primary objective is to evaluate the Vessel Detection Rate (VDR)-the proportion of vessels identified by the endoscopist when assisted by the AI compared to standard practice.
The study will also investigate:
Vessel Detection Time (VDT): The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification.
Study Design & Workflow:
In this prospective study, the AI system will be integrated into the Olympus EVIS X1 series endoscopy stack. As the endoscopist navigates the submucosal space, the AI will provide real-time visual segmentation masks highlighting vessels. The performance will be recorded and compared against a post-procedure review by independent experts to calculate sensitivity and detection speed.
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, India, 500032
- Asian Institute of Gastroenterology
-
-
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Inclusion Criteria:
- Patients diagnosed with Achalasia Cardia or neoplasms.
Exclusion Criteria:
- Patients with conditions deemed unsuitable for third space endoscopy procedures (e.g.: Candidiasis)
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Viabilidad del dispositivo
- Asignación: No aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Comparador activo: With Artificial Intelligence
Endoscopist will see the AI generated segmentation mask |
Real time AI generated segmentation mask or delineation contours for sub-mucosal blood vessels visible on the endoscopy monitor. |
|
Sin intervención: Without Artificial Intelligence
Endoscopist will not see the AI generated segmentation mask |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Vessel Detection Rate (VDR)
Periodo de tiempo: 3 months
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the proportion of vessels identified by the endoscopist |
3 months
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Vessel Detection Time (VDT)
Periodo de tiempo: 3 months
|
The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification. |
3 months
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
- Scheppach MW, Mendel R, Muzalyova A, Rauber D, Probst A, Nagl S, Rommele C, Yip HC, Lau LHS, Golder SK, Schmidt A, Kouladouros K, Abdelhafez M, Walter BM, Meinikheim M, Chiu PWY, Palm C, Messmann H, Ebigbo A. Use of artificial intelligence in submucosal vessel detection during third-space endoscopy. Endoscopy. 2025 Jul;57(7):760-766. doi: 10.1055/a-2534-1164. Epub 2025 Feb 5.
- Ebigbo A, Mendel R, Scheppach MW, Probst A, Shahidi N, Prinz F, Fleischmann C, Rommele C, Goelder SK, Braun G, Rauber D, Rueckert T, de Souza LA Jr, Papa J, Byrne M, Palm C, Messmann H. Vessel and tissue recognition during third-space endoscopy using a deep learning algorithm. Gut. 2022 Dec;71(12):2388-2390. doi: 10.1136/gutjnl-2021-326470. Epub 2022 Sep 15.
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
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Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
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Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
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Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
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Otros números de identificación del estudio
- AITSE-1
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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.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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