Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Clinical Application of an AI-based Dissection Trajectory Prediction System (ADTPS) in Endoscopic Submucosal Dissection

keskiviikko 16. syyskuuta 2026 päivittänyt: Qilu Hospital of Shandong University

Clinical Application of an AI-based Dissection Trajectory Prediction System (ADTPS) in Endoscopic Submucosal Dissection: A Prospective Paired Diagnostic Study and a Randomized Controlled Clinical Trial

In this prospective paired diagnostic study and single-center, randomized controlled trial, patients with early esophageal squamous neoplasia or high-grade intraepithelial neoplasia meeting the inclusion and exclusion criteria will be enrolled in a paired diagnostic cohort (60 patients) and subsequently randomly assigned (1:1) to receive endoscopic submucosal dissection (ESD) with AI-based Dissection Trajectory Prediction System (ADTPS) guidance or conventional ESD (without AI). Clinical data and operator workload scores (NASA-TLX) are collected during the procedure, and postoperative follow-up assessments are performed at days 1, 3, 7, and 14. The study aims to analyze the impact of ADTPS on the mean single-dissection time and operator workload in patients undergoing ESD by comparing the efficacy differences between the experimental and control groups. Additionally, the study investigates the effects of ADTPS on other postoperative complications including R0 resection rate, muscularis propria injury, intraoperative bleeding, perforation (acute and delayed), and total procedure time; conducts a comparative analysis of the safety and efficiency of AI-assisted versus conventional ESD; and develops effective clinical strategies for optimizing dissection trajectory and reducing complications in endoscopic submucosal dissection.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Arvioitu)

160

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

    • Shandong
      • Jinan, Shandong, Kiina, 250012
        • 山东大学齐鲁医院

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

  • Aikuinen
  • Vanhempi Aikuinen

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Chinese patients aged 18-80 years.

Lesions meeting ESD indications for esophageal, gastric, or colorectal early cancer or high-grade intraepithelial neoplasia, as defined by:

Non-invasive tumors regardless of size; or

Differentiated-type intramucosal carcinoma without ulceration, regardless of size; or

Differentiated-type intramucosal carcinoma with ulceration and a diameter ≤3 cm; or

Undifferentiated-type intramucosal carcinoma without ulceration and a diameter ≤2 cm.

Planned to undergo ESD treatment.

No prior treatment for the lesion (including ESD, surgery, radiotherapy, chemotherapy, etc.).

Platelet count >100 × 10⁹/L and PT-INR <1.5, with antiplatelet agents (aspirin, clopidogrel, etc.) discontinued for at least 5 days.

American Society of Anesthesiologists (ASA) physical status grade I or II.

Voluntarily signed informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Patients currently undergoing dialysis.

Patients with severe cardiopulmonary disease or other severe comorbidities that may increase the risk of the ESD procedure.

Pregnant or breastfeeding women.

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Hoito
  • Jako: Satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Kaksinkertainen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Active Comparator: Conventional ESD without AI
The same endoscopic hardware platform is used, but the AI-based Dissection Trajectory Prediction System (ADTPS) is turned off. The endoscopist performs the ESD procedure based solely on clinical judgment and personal experience, following standard conventional ESD steps including marking, injection, circumferential incision, and submucosal dissection.
Kokeellinen: AI-assisted ESD with ADTPS
The ADTPS is an artificial intelligence software system that analyzes endoscopic images in real time during ESD. It automatically identifies lesion boundaries and generates a recommended dissection trajectory overlaid on the endoscopic view. The endoscopist follows the AI-generated trajectory to perform submucosal dissection. The system provides visual guidance only and does not alter the standard surgical workflow.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
NASA-TLX Workload Score
Aikaikkuna: Immediately after the ESD procedure
Immediately after the ESD procedure
Mean Single Dissection Time
Aikaikkuna: During the ESD procedure
During the ESD procedure

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Aikaikkuna
R0 Resection Rate
Aikaikkuna: At the time of pathological examination
At the time of pathological examination
Muscularis Propria Injury Rate
Aikaikkuna: During the ESD procedure
During the ESD procedure
Intraoperative Bleeding Episodes
Aikaikkuna: During the ESD procedure
During the ESD procedure
Intraoperative Perforation Rate
Aikaikkuna: During the ESD procedure
During the ESD procedure
Delayed Bleeding Rate
Aikaikkuna: Within 14 days after procedure
Within 14 days after procedure
Delayed Perforation Rate
Aikaikkuna: Within 14 days after procedure
Within 14 days after procedure
Total Procedure Time
Aikaikkuna: During the ESD procedure
During the ESD procedure

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus (Todellinen)

Keskiviikko 29. heinäkuuta 2026

Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)

Keskiviikko 28. heinäkuuta 2027

Opintojen valmistuminen (Arvioitu)

Perjantai 1. lokakuuta 2027

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Torstai 6. elokuuta 2026

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 6. elokuuta 2026

Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)

Tiistai 11. elokuuta 2026

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Perjantai 18. syyskuuta 2026

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Keskiviikko 16. syyskuuta 2026

Viimeksi vahvistettu

Keskiviikko 1. heinäkuuta 2026

Lisää tietoa

Tähän tutkimukseen liittyvät termit

Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)

Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?

EI

Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta

Ei

Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta

Ei

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Tilaa