EUS 正常解剖学における人工知能と内視鏡医の識別
2024年2月22日 更新者：Carlos Robles-Medranda、Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas
正常な解剖学的構造を特定するための超音波内視鏡における人工知能と内視鏡医の精度の比較評価：多施設横断研究
超音波内視鏡 (EUS) の視覚的な印象は術者に依存しており、特に経験の浅い内視鏡医では診断の正確性を妨げる可能性があります。 人工知能の実装により、オペレーターの依存性や解釈のばらつきが軽減される可能性があり、全体的な精度が向上または向上します。
したがって研究者らは、EUS処置で正常な解剖学的構造を特定する際に、人工知能（AI）ベースのモデルと内視鏡医の間で診断精度を比較することを目的としている。
調査の概要
詳細な説明
EUS はオペレータに依存する手順であり、精度は経験とスキルに依存します。 現在、EUS トレーニングは、センターでの 6 ～ 24 か月間にわたる正式なフェローシップ トレーニング、または短い実践経験を伴う教育セッションによる非公式トレーニングによって達成できます。 ただし、正しく完全な学習体験を測定するためのパラメーターはまだ定義されていません。 EUS に人工知能を実装すると、オペレーターに依存する変数が軽減され、診断精度が向上する可能性があります。
したがって、AI ベースのモデルを使用して正常な解剖学的構造を個別に検出し、専門家および非専門家の内視鏡医が AI が最も役立つ場所を判断します。
研究者らは、AI ベースのモデルの診断精度を、内視鏡医が EUS 手順で識別した正常な解剖学的構造と比較することを目的としています。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
30
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
-
-
Guayas
-
Guayaquil、Guayas、エクアドル、090505
- IECED
-
-
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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
消化器の専門家および非専門家である EUS 内視鏡医。
説明
包含基準:
- 消化器EUS内視鏡の専門家。
- EUS のトレーニングを受けた非専門の消化器内視鏡医。
- 他の所見のない慢性消化不良患者。
- 過去にCT画像または上部消化管内視鏡検査を受けた患者で、他の所見が報告されていない。
- MRI で所見が得られず、膵臓がんの家族歴により監視のために EUS を必要とする患者。
除外基準:
- インターネット接続は 100 MB/秒未満。
- 異常な構造または目に見える病変のある患者。
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
|
AIベースのモデル
AIWorks-EUS 畳み込みニューラル ネットワーク バージョン 2 (CNNv2) (mdconsgroup、グアヤキル、エクアドル) は、正常な解剖学的構造を検出するために事前に記録されたビデオに適用されます。
|
さまざまなウィンドウ（縦隔、胃、十二指腸）に従って切り取られた事前録画されたビデオは、AIWorks-EUS モデルと内視鏡医によってさまざまな時点で分析され、さまざまな正常な解剖学的構造が認識されます。
|
|
内視鏡の専門家
年間 190 件を超える EUS 手術を行う内視鏡医。その中には膵胆管がんと粘膜がんの病期分類手術がそれぞれ 75 件、上皮下の症例が 40 件含まれています。 EUS-細針吸引（FNA）の症例が50件（うち25件が膵臓の症例）。米国消化器内視鏡学会 (ASGE) の勧告に従っています。
|
さまざまなウィンドウ（縦隔、胃、十二指腸）に従って切り取られた事前録画されたビデオは、AIWorks-EUS モデルと内視鏡医によってさまざまな時点で分析され、さまざまな正常な解剖学的構造が認識されます。
|
|
非専門の内視鏡医
年間 190 件未満の EUS 手術を行う内視鏡医。その内、膵胆管がんおよび粘膜がんの病期分類手術はそれぞれ 75 件、上皮下症例は 40 件。 EUS-FNA 症例は 50 件（うち 25 件は膵臓症例）。米国消化器内視鏡学会 (ASGE) の勧告に従っています。
|
さまざまなウィンドウ（縦隔、胃、十二指腸）に従って切り取られた事前録画されたビデオは、AIWorks-EUS モデルと内視鏡医によってさまざまな時点で分析され、さまざまな正常な解剖学的構造が認識されます。
|
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 |
|---|---|---|
|
診断精度
時間枠：5ヶ月
|
真陽性、真陰性、偽陽性、および偽陰性は、ゴールドスタンダードとして外部の専門内視鏡医による解剖学的構造の検出に基づいています。
|
5ヶ月
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
オブザーバー間協定
時間枠：5ヶ月
|
Fleiss Kappa を使用した人工知能 (AI) ベースのモデルと両方のグループ (熟練内視鏡医と非専門内視鏡医) の間の診断精度の比較。
|
5ヶ月
|
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。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Carlos Robles-Medranda, MD FASGE、Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas (IECED)
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
- Han C, Nie C, Shen X, Xu T, Liu J, Ding Z, Hou X. Exploration of an effective training system for the diagnosis of pancreatobiliary diseases with EUS: A prospective study. Endosc Ultrasound. 2020 Sep-Oct;9(5):308-318. doi: 10.4103/eus.eus_47_20.
- Cho CM. Training in Endoscopy: Endoscopic Ultrasound. Clin Endosc. 2017 Jul;50(4):340-344. doi: 10.5946/ce.2017.067. Epub 2017 Jul 31.
- Finocchiaro M, Cortegoso Valdivia P, Hernansanz A, Marino N, Amram D, Casals A, Menciassi A, Marlicz W, Ciuti G, Koulaouzidis A. Training Simulators for Gastrointestinal Endoscopy: Current and Future Perspectives. Cancers (Basel). 2021 Mar 20;13(6):1427. doi: 10.3390/cancers13061427.
- Robles-Medranda C, Baquerizo-Burgos J, Puga-Tejada M, Del Valle R, Mendez JC, Egas-Izquierdo M, Arevalo-Mora M, Cunto D, Alcivar-Vasquez J, Pitanga-Lukashok H, Tabacelia D. Development of convolutional neural network models that recognize normal anatomic structures during real-time radial-array and linear-array EUS (with videos). Gastrointest Endosc. 2024 Feb;99(2):271-279.e2. doi: 10.1016/j.gie.2023.10.028. Epub 2023 Oct 10.
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5月1日
一次修了 (実際)
2023年10月1日
研究の完了 (実際)
2024年1月26日
試験登録日
最初に提出
2024年2月16日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年2月22日
最初の投稿 (推定)
2024年2月28日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (推定)
2024年2月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年2月22日
最終確認日
2024年2月1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。