AI胃カメラアシスタント研修の研究
2021年10月23日 更新者：Renmin Hospital of Wuhan University
新人内視鏡医に対する人工知能支援システムの有効性に関する研究 胃カメラ研修
この研究では、初心者の内視鏡医の胃カメラ訓練における人工知能システムの有効性に関する前向き研究を提案しました。
被験者は 2 つのグループに分けられます。
実験グループは、人工知能アシスタントシステムの支援を受けて、無痛胃内視鏡検査の訓練を受けることになる。
人工知能アシスタントシステムは、異常病変や検査対象部位（胃は26の部分に分かれている）の指摘を促すことができる。
対照群には、特別な指示なしに日常的な無痛胃カメラの訓練を受けさせた。
次に、胃カメラの手術スコア、胃カメラの死角のカバー率を比較し、トレーニング前後のテストの平均スコア、トレーニングの満足度、病変の検出率などを両群で確認します。
調査の概要
詳細な説明
この研究では、初心者の内視鏡医の胃カメラ訓練における人工知能システムの有効性に関する前向き研究を提案しました。
被験者は 2 つのグループに分けられます。
実験グループは、人工知能アシスタントシステムの支援を受けて、無痛胃内視鏡検査の訓練を受けることになる。
人工知能アシスタントシステムは、異常病変や検査対象部位（胃は26の部分に分かれている）の指摘を促すことができる。
対照群には、特別な指示なしに日常的な無痛胃カメラの訓練を受けさせた。
次に、胃カメラの手術スコア、胃カメラの死角のカバー率を比較し、トレーニング前後のテストの平均スコア、トレーニングの満足度、病変の検出率などを両群で確認します。
研究の種類
介入
入学 (実際)
288
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
-
-
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Wuhan、中国、430060
- Renmin Hospital of Wuhan University
-
-
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～70年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
説明
新米内視鏡医：
包含基準:
- 18歳以上の男性または女性。
- 資格のある医学教育を受け、中国医師資格を取得した後。
除外基準:
- すでに胃腸鏡検査の訓練を受けた医師。
- 資格のある医学教育を受けておらず、中国医師免許を取得していない医師。
- 研究者は、被験者は臨床試験に参加するのに適していないと考えている。
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：ふるい分け
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：ダブル
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：人工知能アシスタントシステム搭載
実験グループは、一般的なトレーニングに加えて、人工知能アシスタントシステムの助けを借りてトレーニングを受けます。
このシステムは非侵襲的な AI システムであり、内視鏡医が胃カメラ検査中に死角を診断および監視するのに役立ちます。
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この介入は、一般的なトレーニングに加えて、人工知能アシスタント システムの使用です。
このシステムは非侵襲的な AI システムであり、内視鏡医が胃カメラ検査中に死角を診断および監視するのに役立ちます。
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介入なし：人工知能アシスタントシステムなし
対照群は人工知能アシスタントシステムの助けを借りずにトレーニングを受けることになる。
つまり、彼らは共通のトレーニングプロセスを受けることになります。
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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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胃カメラ手術のスコア
時間枠：3ヶ月
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専門的な胃内視鏡手術のスコアリングスケールを使用し、100 点を満点とし、小項目にスコアが分割されます。
この実験では、実験群と対照群の胃内視鏡手術のスコアを比較することで、両群のトレーニング効果を比較しました。
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3ヶ月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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胃カメラ検査の死角カバー率
時間枠：3ヶ月
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検査中に各医師が保管する胃カメラ手術ビデオを評価し、検査中の実験群と対照群の胃粘膜26部位の被覆率を計算します。
計算方法は、胃カメラの死角カバー率＝実際の検査部位数／胃26部位×100％となります。
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3ヶ月
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トレーニング前後のテストの平均スコアを確認する
時間枠：3ヶ月
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トレーニング後の理論テストのスコアとトレーニング前の理論テストのスコアの差、計算方法: トレーニング後の理論テストのスコア - トレーニング前の理論テストのスコア。
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3ヶ月
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トレーニングの満足度
時間枠：3ヶ月
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AIアシスタントグループはトレーニング後にアンケートに回答し、AIアシスタントトレーニングに対する満足度を採点方法で判定します。
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3ヶ月
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病変の検出率
時間枠：3ヶ月
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胃内視鏡検査による実験群と対照群の病変の検出率。
計算方法 = 病変が検出された胃カメラの数 / 初心者医師が完了した胃カメラの総数 x 100%。
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3ヶ月
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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。
捜査官
- 主任研究者：Honggang W Yu, Doctor、Renmin Hospital of Wuhan University
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
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12月23日
一次修了 (実際)
2021年5月25日
研究の完了 (実際)
2021年6月26日
試験登録日
最初に提出
2020年12月20日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年12月20日
最初の投稿 (実際)
2020年12月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年10月26日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年10月23日
最終確認日
2020年12月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- EA-19-003-19
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
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