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上部消化管内視鏡検査におけるコンピュータ支援診断 (AIOGD)

2023年11月4日 更新者:Philip Wai Yan CHIU、Chinese University of Hong Kong
この研究は、上部消化管内視鏡検査における異常病変のリアルタイムの解剖学的範囲、自動識別、分類と解釈、および内視鏡医と比較した精度のベンチマークのための、コンピューター支援診断(CAD)用の人工知能ソフトウェアの臨床応用を調査することを目的としていました。

調査の概要

詳細な説明

5.1 フェーズ 1 研究のこのフェーズは非介入です。 これには、トレーニング コホートと検証コホートの 2 つのセクションが含まれます。

5.1.1 トレーニング コホート このような人工知能モデルでは、結果を高い精度で予測できるように、通常、大量のデータを入力する必要があります。 機械学習を使用しているため、データセットが入力されるたびに精度が向上します。 トレーニングコホートの場合、診断用 OGD に関するビデオの前向きな収集が行われます。 選ばれた内視鏡医は検査プロトコルの準備を受けることになる。 患者は鎮静され、処置の 30 分前に経口 N-アセチルシステインが投与されます。 研究者は患者記録から基本的な疫学、分析、臨床データを記録します。 診断の決定には、ICD-10 診断コードまたは同様の診断記録手段および記録された検査データが使用されます。 この手順は、書面による同意を得た後、意識下鎮静下でオリンパス 290 システムを使用して行われます。 手順は記録され、将来の使用に備えてビデオ ファイルが保存されます。 食道(上部、中部、下部)、胃食道接合部、胃底、胃体部と胃洞、切歯と幽門、十二指腸の第1部と第2部など、病変の疑いや特定の解剖学的ランドマークの画像も保存されます。 これらの画像は CADT の初期トレーニングにも使用されます。 プリンス・オブ・ウェールズ病院の内視鏡センターにおけるすべての内視鏡処置は2018年12月以降記録されているため、実施された一部のOGDは品質についてスクリーニングされ、このトレーニングコホートでも使用されることになる。 150 ~ 200 人の患者のビデオは、訓練を受けた内視鏡医によってさまざまな解剖学的部位にマークされます。 これらのビデオは匿名化されます。 トレーニングコホートは、感度と特異度が 90% を超えるまで繰り返されます。

5.1.2 検証コホート これらの画像をソフトウェアに供給した後、検証コホートが実行されます。 プリンス・オブ・ウェールズ病院で包含基準および除外基準を満たす診断的OGDを受けているすべての連続患者が研究に含まれる。 内視鏡医は CADT と標準プロトコルの存在を知らされないでしょう。 内視鏡医は通常どおり診断用の OGD を実行します。 この手順は記録され、同時に CADT によってアクセスされます。 同じビデオは、カバーされた解剖学的部位と胃の準備が適切であるかどうかについて、専門の内視鏡医によって検証されます。 これはゴールドスタンダードとみなされます。 専門の内視鏡医は CADT の結果を知ることができません。 CADT の結果は内視鏡専門医と比較されます。 CADT 結果の感度と特異度が生成されます。 90% 未満の場合は、トレーニング コホートにさらに写真/ビデオを入力する必要があります。

研究の種類

介入

入学 (実際)

200

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

      • Hong Kong、香港、00000
        • Combined Endoscopy Center, Prince of Wales Hospital

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年歳以上 (大人、高齢者)

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

包含基準:

  1. 症状の評価のために診断用OGDを受けている患者
  2. 年齢 >= 18

除外基準:

  1. 患者が同意を拒否したり、研究に参加したくない場合
  2. 生検が実施できない、または実施されていない患者
  3. 胃切除術の既往のある患者
  4. 上部消化管出血のため入院した患者
  5. EGD検査が不適当な患者(腸穿孔が疑われる急性腹膜炎など)
  6. 妊娠中の女性

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:なし
  • 介入モデル:単一グループの割り当て
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:コンピュータ支援診断
OGD 中の検査の完全性を支援するために CAD を使用する
コンピューター支援診断は、処置中、要求に応じて、または処置の完了後にライブフィードバックを提供することにより、人間の精度、速度、信頼性を向上させるために開発された環境強化テクノロジーです。

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
CAD による OGD 中の解剖学的カバレッジ
時間枠:24時間
CAD による OGD 中の上部消化管の完全な検査率
24時間

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
手続き時間
時間枠:24時間
OGD を完了する時間です
24時間
内視鏡医の満足度スコア
時間枠:24時間
VAS スコア 0 ~ 10 に基づく CAD の適用における内視鏡医の満足度の評価
24時間

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。

捜査官

  • 主任研究者:Philip Chiu, MD、Chinese University of Hong Kong

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 (実際)

2020年4月20日

一次修了 (実際)

2022年7月30日

研究の完了 (実際)

2022年7月30日

試験登録日

最初に提出

2020年4月22日

QC基準を満たした最初の提出物

2020年4月24日

最初の投稿 (実際)

2020年4月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年11月7日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年11月4日

最終確認日

2023年11月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • CREC 2019.274.T

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

いいえ

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

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。

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