研修生の ADR に対する AI の影響
2023年3月2日 更新者：James Buxbaum、University of Southern California
訓練生の腺腫検出率に対する人工知能の影響
腺腫検出率 (ADR) は、結腸内視鏡検査の検証済みの品質指標であり、ADR が高いほど結腸直腸がんの転帰が改善されます。
人工知能 (AI) はビデオ モニターでポリープを自動的に検出できるため、トレーニング中の内視鏡医は ADR を改善できます。
研究の目的と目的: AI の効果を前向き無作為化法で測定し、消化器内科研修生の ADR への影響を判断します。
調査の概要
詳細な説明
私たちの目的は、消化器内科の研修生の腺腫検出率に対する AI の影響を判断することです。 この品質改善研究の第 2 の目的は、AI ベースの内視鏡検査が品質改善指標の記録率とプログラムの過去のパフォーマンスに与える影響を判断することです。
フェローは、研究の開始前に教育セッションを受け、大腸内視鏡検査の品質を評価するために一般的に使用される指標と人工知能ソフトウェアの使用方法について説明します。 消化器病学フェローは、開始前に研究に同意する。 フェローは、部屋で結腸内視鏡検査を行うために毎日無作為化されます。 結果は、フェローにおける AI の効果を測定します
研究の種類
介入
入学 (予想される)
25
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。
研究連絡先
- 名前：Jessica Serna, BS
- 電話番号：323-409-6939
- メール：Jessica.Serna@med.usce.edu
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Alex Rodriguez, BS
- 電話番号：323-409-6939
- メール：Alex.Rodriguez@med.usc.edu
研究場所
-
-
California
-
Los Angeles、California、アメリカ、90033
- 募集
- LAC+USC Medical Center
-
コンタクト：
- James Buxbaum, MD
-
-
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
- 子
- 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
包含基準:
- 内視鏡検査を行う USC のすべての消化器科フェローが研究に含まれます。
除外基準:
- フェローがインフォームド コンセントを拒否した場合、除外されます。
- AI システムは内視鏡検査室でのみ利用できるため、集中治療室または手術室で実行される処置は研究指標にはカウントされません。
- 手順がフェローが主要なオペレーターではない教員によってのみ実行される場合、それらは研究の指標には使用されません。
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：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 |
|---|---|
|
アクティブコンパレータ：人工知能内視鏡室
フェローは毎日無作為に割り付けられ、AI (介入) のある部屋で大腸内視鏡検査を行います。
|
内視鏡処置中の腺腫の検出を比較する際の AI の使用と AI なしの比較。
|
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アクティブコンパレータ：非人工知能内視鏡室
フェローは毎日無作為に割り付けられ、非 AI 内視鏡検査室 (標準治療) で大腸内視鏡検査を実施します。
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内視鏡処置中の腺腫の検出を比較する際の非 AI の使用。
|
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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腺腫の平均検出率
時間枠：研究を通して、平均2年
|
AI の有無にかかわらず腺腫の検出率
|
研究を通して、平均2年
|
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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ポリープ検出率の平均
時間枠：研究を通して、平均2年間
|
AI の有無にかかわらずポリープの検出率
|
研究を通して、平均2年間
|
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：James L Buxbaum, MD、University of Southern California
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。
一般刊行物
- Repici A, Badalamenti M, Maselli R, Correale L, Radaelli F, Rondonotti E, Ferrara E, Spadaccini M, Alkandari A, Fugazza A, Anderloni A, Galtieri PA, Pellegatta G, Carrara S, Di Leo M, Craviotto V, Lamonaca L, Lorenzetti R, Andrealli A, Antonelli G, Wallace M, Sharma P, Rosch T, Hassan C. Efficacy of Real-Time Computer-Aided Detection of Colorectal Neoplasia in a Randomized Trial. Gastroenterology. 2020 Aug;159(2):512-520.e7. doi: 10.1053/j.gastro.2020.04.062. Epub 2020 May 1.
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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 (実際)
2023年1月1日
一次修了 (予想される)
2025年6月1日
研究の完了 (予想される)
2025年9月1日
試験登録日
最初に提出
2022年4月26日
QC基準を満たした最初の提出物
2022年6月14日
最初の投稿 (実際)
2022年6月21日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
2023年3月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年3月2日
最終確認日
2023年3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
- HS-21-00094
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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