Rilevamento Guidato dall'Intelligenza Artificiale dei Vasi Sanguigni per Migliorare la Sicurezza nelle Procedure Endoscopiche del Terzo Spazio
Rilevamento Guidato dall'Intelligenza Artificiale dei Marcatori Anatomici per Migliorare la Sicurezza nelle Procedure Endoscopiche del Terzo Spazio
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.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
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 di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, India, 500032
- Asian Institute of Gastroenterology
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Patients diagnosed with Achalasia Cardia or neoplasms.
Exclusion Criteria:
- Patients with conditions deemed unsuitable for third space endoscopy procedures (e.g.: Candidiasis)
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Fattibilità del dispositivo
- Assegnazione: Non randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Comparatore attivo: 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. |
|
Nessun intervento: Without Artificial Intelligence
Endoscopist will not see the AI generated segmentation mask |
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Vessel Detection Rate (VDR)
Lasso di tempo: 3 months
|
the proportion of vessels identified by the endoscopist |
3 months
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Vessel Detection Time (VDT)
Lasso di tempo: 3 months
|
The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification. |
3 months
|
Collaboratori e investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Pubblicazioni e link utili
Pubblicazioni generali
- 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.
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Primo Inserito (Effettivo)
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Ultimo verificato
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Parole chiave
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Altri numeri di identificazione dello studio
- AITSE-1
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