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Prospective Collection and Registry Study of Multicenter, Multidisciplinary Surgical Minimally Invasive Videos (VISION)

5 agosto 2026 aggiornato da: Zeyu Zhang, PHD, Chinese Academy of Sciences

Prospective Observational Cohort Study on the Construction of Standardized Video Datasets for Multicenter, Multidisciplinary Minimally Invasive Laparoscopic and Robotic Surgery and Their Application in the Development of Surgical AI Large Models

This is a prospective multicenter patient registry study. We continuously collect full-length intraoperative surgical videos from thoracoscope, laparoscope, hysteroscope, transcervical resectoscope, cystoscope, prostate resectoscope, arthroscope, intervertebral foramen endoscope, otorhinolaryngology endoscope and endoscopic surgical robots, accompanied by inpatient medical records, preoperative imaging data and 5-year postoperative follow-up data. All imaging data will be standardized and de-identified to construct a large-scale standardized surgical video dataset. The dataset will be applied for training, verification and optimization of surgical video foundation large model, serving for surgical teaching, intraoperative operation quality control and basic medical AI research. We will also explore the correlation between intraoperative surgical details and postoperative prognosis to improve the standard specifications of minimally invasive surgery. No clinical intervention will be imposed on participants throughout the whole research.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

2000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

      • Beijing, Cina
        • Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

This prospective multicenter observational cohort study will enroll a total of 2,000 inpatients undergoing minimally invasive endoscopic, laparoscopic, or robotic surgery across multiple departments and participating medical centers.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  1. Patients aged ≥ 18 years old hospitalized to receive minimally invasive endoscopic, laparoscopic or robotic surgical treatment for diseases of various body systems;
  2. Complete full-length intraoperative surgical videos can be recorded during operation, with complete medical records and preoperative imaging data;
  3. Participants fully understand the study, voluntarily sign written informed consent, and agree that their de-identified intraoperative images and clinical data can be used for scientific research.

Exclusion Criteria:

  1. Minors under 18 years of age;
  2. Patients with incomplete intraoperative videos or missing clinical imaging documents;
  3. Patients with consciousness disturbance or mental disorders who cannot sign informed consent independently;
  4. Subjects who refuse to participate in the study and disapprove the use of their medical data for research;
  5. Patients who are predicted to be unavailable for long-term postoperative follow-up.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Completion rate of qualified intraoperative surgical imaging data
Lasso di tempo: Immediately after each surgery
Immediately after each surgery

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Completeness rate of long-term postoperative clinical follow-up
Lasso di tempo: 3 months, 1 year, 3 years and 5 years after surgery
3 months, 1 year, 3 years and 5 years after surgery
Reusability rate of annotated key anatomical structures in videos
Lasso di tempo: From completion of data warehousing and annotation, the reusability rate will be analyzed within 3 months, assessed up to 3 months after annotation completion.
From completion of data warehousing and annotation, the reusability rate will be analyzed within 3 months, assessed up to 3 months after annotation completion.
Feasibility rate (%) of surgical video dataset applied in different clinical AI research scenarios
Lasso di tempo: After full construction of the surgical video dataset, scenario feasibility assessment will be finished within 6 months, assessed up to 6 months after dataset construction.

Three core application scenarios are predefined: 1) training of surgical computer vision AI models; 2) validation of intraoperative surgical recognition algorithms; 3) surgical skill assessment and teaching research.

An expert review panel consisting of at least 3 attending surgeons and 2 medical AI researchers independently evaluates whether the dataset has sufficient sample size, annotation completeness and video quality to support each scenario.

Feasibility proportion is calculated as: (Number of scenarios the dataset is suitable for / Total predefined scenarios) × 100%.

After full construction of the surgical video dataset, scenario feasibility assessment will be finished within 6 months, assessed up to 6 months after dataset construction.
Accuracy percentage (%) of AI-based surgical procedure identification on annotated surgical videos
Lasso di tempo: After completion of data warehousing and annotation, AI surgical procedure identification accuracy testing will be conducted within 3 months, assessed up to 3 months post annotation completion.

After all surgical videos are imported into the data warehouse and manually annotated by experienced surgeons to generate gold-standard procedure labels, the surgical video analysis AI model automatically outputs predicted surgical procedure categories for each video clip.

Each AI-predicted label is compared against the manual gold-standard annotation label.

Identification accuracy is calculated by the formula: (Number of video clips with correctly predicted surgical procedures / Total number of tested video clips) × 100%.

After completion of data warehousing and annotation, AI surgical procedure identification accuracy testing will be conducted within 3 months, assessed up to 3 months post annotation completion.

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Collaboratori

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Stimato)

1 agosto 2026

Completamento primario (Stimato)

31 luglio 2031

Completamento dello studio (Stimato)

31 luglio 2032

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

31 luglio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

5 agosto 2026

Primo Inserito (Effettivo)

7 agosto 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

7 agosto 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

5 agosto 2026

Ultimo verificato

1 luglio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • VISION

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

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