Détection guidée par l'intelligence artificielle des vaisseaux sanguins pour améliorer la sécurité lors des procédures endoscopiques du troisième espace
Détection guidée par Intelligence Artificielle des marqueurs anatomiques pour améliorer la sécurité dans les procédures endoscopiques du troisième espace
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.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
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.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, Inde, 500032
- Asian Institute of Gastroenterology
-
-
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
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 d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Faisabilité de l'appareil
- Répartition: Non randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
|
Comparateur actif: 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. |
|
Aucune intervention: Without Artificial Intelligence
Endoscopist will not see the AI generated segmentation mask |
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
|
Vessel Detection Rate (VDR)
Délai: 3 months
|
the proportion of vessels identified by the endoscopist |
3 months
|
Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Vessel Detection Time (VDT)
Délai: 3 months
|
The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification. |
3 months
|
Collaborateurs et enquêteurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Publications et liens utiles
Publications générales
- 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.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AITSE-1
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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