人工知能と医師による内視鏡レポート作成の効率化: ランダム化比較試験
2020年2月18日 更新者：Xiuli Zuo、Shandong University
この研究の目的は、ランダム化比較試験を通じて人工知能と医師による内視鏡レポートの作成効率を比較することです。
調査の概要
詳細な説明
消化器内視鏡検査により、消化器疾患の早期発見が可能になり、患者の生活の質が向上します。
しかし、内視鏡レポートの作成には多くの人手と時間がかかり、内視鏡検査の効率が低下します。
当センターでは、人工知能によりレポートを生成できる消化器内視鏡検査の構造化診断レポート生成システムを開発しました。
ここでは、ランダム化比較試験を通じて、人工知能と医師による内視鏡レポートの作成効率を比較します。
研究の種類
介入
入学 (予想される)
80
段階
- 適用できない
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
18年～80年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 18歳から80歳までの患者；
- 麻酔下で胃カメラ検査および結腸内視鏡検査を受ける患者。
- インフォームドコンセントを与えることができる患者
除外基準:
- 内視鏡検査が禁忌の患者。
- 消化器がんの病歴;
- 以前の病歴に麻酔薬に対するアレルギーがある。
- 狭窄、閉塞、固形食品、または麻酔の合併症により、内視鏡処置を完了できない場合。
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：人工知能による内視鏡レポートの生成
このグループでは、内視鏡レポートは、構造化された診断レポート生成システムに基づいて人工知能 (AI) によって生成されました。
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内視鏡処置後、医師はコンピュータの構造化レポートボタンをクリックし、構造化診断レポート生成システムを通じて自動的にレポートを完成させます。
医師は報告書にわずかな修正を加えるだけです。
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アクティブコンパレータ：内視鏡レポートを書く医師
このグループでは、内視鏡レポートは医師によって作成されました。
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内視鏡処置後、医師は手順に従ってコンピュータでレポートを作成します。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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レポート作成に費やした時間
時間枠：術中
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胃内視鏡レポートと大腸内視鏡レポートの作成時間の合計。
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術中
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
2020年2月20日
一次修了 (予想される)
2020年3月20日
研究の完了 (予想される)
2020年3月30日
試験登録日
最初に提出
2020年2月14日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年2月18日
最初の投稿 (実際)
2020年2月19日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年2月19日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年2月18日
最終確認日
2020年2月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。