消化器内視鏡スクリーニングにおける消化器内視鏡人工知能クラウドプラットフォーム

これは前向き、多施設、現実世界の研究です。 患者が正式に登録される前に、すべての内視鏡検査関連システムと内視鏡医は、それぞれ統一された基準と要件に従ってデバッグおよびトレーニングされます。 選択基準を満たし、除外基準を満たさない患者は、この試験に登録されます。 調査研究に関する事実を完全に理解した後、全員がインフォームド コンセントに署名するよう求められ、人口統計学的情報といくつかの特定の臨床データが提供されます。 次に、参加者は介入グループ (人工知能クラウド プラットフォーム補助グループ) と対照グループ (非補助グループ) に分けられます。

消化器内視鏡検査の手順と内容は、両グループの参加ユニットの作業手順に従って完了しました。 このうち、内視鏡検査の前処理（胃内視鏡検査前の経口消泡剤など、大腸内視鏡検査前の残渣レス食や腸の準備など）は、各参加ユニットで基本的に同じであり、同じ機器とパラメータが使用されました。両方のグループで消化管内視鏡検査の全過程を記録します。

介入グループの人工知能クラウド プラットフォームは、消化管内視鏡検査プロセスの進行中に、品質管理、履歴認識、および補助診断 (内視鏡医に警告するためにディスプレイ画面に警告ボックスが表示されます) を自動的に完了することができます。 同時に、上記のすべての検査プロセスは、対照群の内視鏡医だけで完了します。

内視鏡医が消化器内視鏡レポートの作成を完了すると、年齢、性別、検査データ、内視鏡検査情報など、減感作症例に関する情報が自動的にクラウド プラットフォーム データベースにアップロードされます (患者を特定するために利用される可能性のある機密情報は除きます)。 (時間と写真)、レポートのテキスト内容と品質管理指標。 また、検査中の生検の病理学的結果は、正式なレポートがタイムリーにリリースされたときに、内視鏡医によってオンラインで追加されます。

2 つのグループの結果を比較および分析することにより、研究者は、早期消化管がんの診断率 (主要な結果) および消化管内視鏡検査の品質管理の指標 (二次的な結果) に従って、消化器内視鏡人工知能クラウド プラットフォームのパフォーマンスを評価しようとします。結果）。