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
Cette étude prospective vise à évaluer les performances d'un nouvel outil d'aide à la décision clinique basé sur l'intelligence artificielle (IA) lors de procédures endoscopiques de troisième espace, telles que la dissection sous-muqueuse endoscopique (ESD) et la myotomie endoscopique per-orale (POEM).
Bien que ces procédures soient efficaces pour traiter les néoplasies gastro-intestinales et les troubles de la motricité, elles présentent des risques de saignement et de perforation per-procédure si les vaisseaux sanguins sous-muqueux ne sont pas correctement identifiés et coagulés. S'appuyant sur une validation rétrospective antérieure, cette étude évaluera si un modèle d'intelligence artificielle en temps réel peut aider les endoscopistes à détecter et délimiter les vaisseaux sanguins avec plus de précision et plus rapidement lors de procédures humaines en direct.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Contexte et Justification
Les procédures d'endoscopie de troisième espace sont techniquement exigeantes. Le principal défi réside dans la section accidentelle des vaisseaux sous-muqueux, ce qui entraîne des saignements qui obscurcissent le champ chirurgical et augmentent le risque de perforation. Actuellement, l'identification des vaisseaux dépend entièrement de l'opérateur.
Notre équipe a développé un modèle d'intelligence artificielle basé sur l'apprentissage profond, entraîné sur 250 000 images annotées provenant de 150 procédures POEM. Ce modèle est optimisé pour une latence minimale, permettant des superpositions visuelles en temps réel (délimitation) des vaisseaux sanguins sur le moniteur endoscopique.
Objectifs de l'étude L'objectif principal est d'évaluer le Taux de Détection des Vaisseaux (VDR) - la proportion de vaisseaux identifiés par l'endoscopiste assisté par l'IA par rapport à la pratique standard.
L'étude examinera également :
Temps de Détection des Vaisseaux (VDT) : La latence entre l'apparition d'un vaisseau dans le champ de vision et son identification.
Conception et Déroulement de l'étude :
Dans cette étude prospective, le système d'IA sera intégré dans la plateforme d'endoscopie Olympus EVIS X1. Pendant que l'endoscopiste navigue dans l'espace sous-muqueux, l'IA fournira des masques de segmentation visuelle en temps réel mettant en évidence les vaisseaux. Les performances seront enregistrées et comparées à une revue post-procédure par des experts indépendants pour calculer la sensibilité et la vitesse de détection.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Coordonnées de l'étude
- Nom: Abhishek Tyagi, M.S.
- Numéro de téléphone: 919989154556
- E-mail: mr.tyagi@gmail.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Mohan Ramchandani, M.D.
- Numéro de téléphone: 919701335444
- E-mail: ramchandanimohan@gmail.com
Lieux d'étude
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Telangana
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Hyderabad, Telangana, Inde, 500032
- Recrutement
- Asian Institute of Gastroenterology
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Contact:
- Abhishek Tyagi, M.S.
- Numéro de téléphone: 919989154556
- E-mail: mr.tyagi@gmail.com
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Chercheur principal:
- Abhishek Tyagi, M.S.
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
La description
Critères d'inclusion :
- Patients diagnostiqués avec une achalasie du cardia ou des néoplasmes.
Critères d'exclusion :
- Patients présentant des conditions jugées inappropriées pour les procédures d'endoscopie du troisième espace (par exemple : Candidose)
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Faisabilité de l'appareil
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Comparateur actif: Avec l'intelligence artificielle
L'endoscopiste verra le masque de segmentation généré par l'IA
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Masque de segmentation généré par IA en temps réel ou contours de délimination pour les vaisseaux sanguins sous-muqueux visibles sur le moniteur d'endoscopie.
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Aucune intervention: Sans Intelligence Artificielle
L'endoscopiste ne verra pas le masque de segmentation généré par l'IA
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Taux de détection des vaisseaux (TDV)
Délai: 3 mois
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la proportion de vaisseaux identifiés par l'endoscopiste
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3 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Temps de détection vasculaire (VDT)
Délai: 3 mois
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Le délai entre l'apparition d'un vaisseau dans le champ de vision et son identification.
|
3 mois
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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 (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
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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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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