内視鏡検査装置の負荷に応じた2つの大腸内視鏡AIシステムによる大腸ポリープ検出の効果
内視鏡検査ユニットの作業負荷に応じた結腸ポリープ検出に対する 2 つの結腸内視鏡検査 AI システムの効果: 単一施設の前向き研究
調査の概要
詳細な説明
ディープラーニングをベースとした人工知能技術はさまざまな医療分野で応用されており、人間のスキルのばらつきの限界を克服する大腸内視鏡検査用のコンピュータ支援検出（CADe）システムの開発研究が盛んに行われています。 これらのよく訓練された CADe システムは、腫瘍性ポリープ検出において高いパフォーマンスを実証し、内視鏡医の腺腫検出率 (ADR) が 44% 増加したと報告しました。 しかし、専門の内視鏡医にとって、CADe システムのパフォーマンスのレベルが ADR の向上に役立つかどうかは明らかではありません。
さらに、オペレーターの疲労はスクリーニング結腸内視鏡検査中の ADR に悪影響を与える可能性があり、多くの研究で労働時間と処置回数の増加に応じて ADR が低下することが報告されています。 したがって、研究者らは、さまざまなレベルの内視鏡医の労働時間と処置回数に応じて結腸内視鏡検査 CADe システムの効果を特定しようとしました。 研究者らは、CADe システムのパフォーマンスに応じて、内視鏡検査の作業負荷が高い場合に、CADe システムが ADR の低下を防ぐのに役立つのではないかという仮説を立てました。
研究の種類
入学 (実際)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究場所
-
-
-
Seoul、大韓民国
- Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
スクリーニングまたはサーベイランス大腸内視鏡検査を受ける患者 研究への参加に同意した患者
除外基準:
研究への参加に同意しない患者 結腸切除歴のある患者 炎症性腸切除歴のある患者 腸の準備が不十分な患者
研究計画
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：非ランダム化
- 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 |
|---|---|
|
実験的：CADeグループ
内視鏡医はCADeシステムを使用して結腸内視鏡検査を行います
|
人工知能システムによる結腸ポリープ検出の支援
|
|
介入なし：コントロール
内視鏡医はCADeシステムを使用せずに結腸内視鏡検査を実行します
|
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 |
|---|---|---|
|
腺腫の検出率
時間枠：12ヶ月
|
少なくとも 1 つの腺腫が全体的に検出され、医師によって検出された結腸内視鏡検査の割合。
|
12ヶ月
|
|
固着鋸歯状病変の検出率
時間枠：12ヶ月
|
少なくとも 1 つの固着鋸歯状病変が全体的に検出され、医師によって検出された結腸内視鏡検査の割合。
|
12ヶ月
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
ポリープ検出率
時間枠：12ヶ月
|
全体的および医師によって検出された、少なくとも 1 つのポリープが検出された結腸内視鏡検査の割合。
|
12ヶ月
|
協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Jung Ho Bae, MD、Seoul National University Hospital
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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。