AI による甲状腺結節の診断に対する超音波検査者の影響 - 臨床試験
甲状腺結節評価における人工知能の診断精度に対する超音波検査者の影響 - 臨床試験
これは、超音波スキャンで甲状腺結節を分析する際に、超音波検査者の経験が AI ベース (人工知能ベース) 診断のパフォーマンスにどのような影響を与えるかをテストすることを目的とした前向き臨床研究です。 研究者らは、甲状腺結節のある患者と甲状腺用深層学習ベースのシステム S-Detect がインストールされた超音波装置を備えた 5 つのステーションによる実験をセットアップしました。 募集された研究参加者は 20 名で、内訳は超音波技術の初心者である医学生 8 名、中級の超音波技術を持つジュニア ENT (耳鼻咽喉科) 登録者 3 名、および超音波の経験がある上級耳鼻咽喉科登録者 9 名です。 参加者はすべての患者をスキャンし、EUTIRADS (欧州甲状腺画像報告およびデータ システム) システムを使用して 3 つの異なる方法で結節の分析を記録しました。1 つは独自の分析、S-Detect の分析、および前の 2 つの分析を組み合わせた分析です。
仮説は、AI システムは参加者グループ間で同様に良好に機能するというものでした。 さらに、経験豊富な参加者はAIの支援なしで学生よりも優れたパフォーマンスを発揮し、医師はAI入力から得るものはほとんどないが、学生はAI入力によってパフォーマンスが向上すると予想されました。
調査の概要
詳細な説明
これは、超音波スキャンで甲状腺結節を分析する際に、超音波検査者の経験が AI ベース (人工知能ベース) 診断のパフォーマンスにどのような影響を与えるかをテストすることを目的とした前向き臨床研究です。 研究者らは、甲状腺結節のある患者と甲状腺用深層学習ベースのシステム S-Detect がインストールされた超音波装置を備えた 5 つのステーションによる実験を設定しました。 募集された研究参加者は 20 名で、内訳は超音波検査の初心者の医学生 8 名、中級の超音波技術を持つジュニア ENT (耳鼻咽喉科) レジストラ 3 名、および超音波の経験があるシニア ENT レジストラ 9 名です。 参加者はすべての患者をスキャンし、EUTIRADS (欧州甲状腺画像報告およびデータ システム) システムを使用して 3 つの異なる方法で結節の分析を記録しました。1 つは独自の分析、S-Detect の分析、および前の 2 つの分析を組み合わせた分析です。
仮説は、AI システムは参加者グループ間で同様に良好に機能するというものでした。 さらに、経験豊富な参加者はAIの支援なしで学生よりも優れたパフォーマンスを発揮し、医師はAI入力から得るものはほとんどないが、学生はAI入力によってパフォーマンスが向上すると予想されました。
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
-
-
-
Copenhagen、デンマーク、2100
- Rigshospitalet
-
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参加基準
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
説明
医学生
包含基準:
- 昨年の生徒さん
除外基準:
- コペンハーゲン大学で教えられている以上の超音波の経験
若手耳鼻咽喉科登録医
包含基準:
- 医師は耳鼻咽喉科医師としての初任者研修に登録しました。
上級耳鼻咽喉科登録医
包含基準:
- 医師は耳鼻咽喉科の研修に登録しています。
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：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- 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 |
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実験的：実験
20 人の参加者が甲状腺結節のある 5 人の患者を超音波スキャンし、これらの結節を自分自身で評価し、次に AI プログラムを使用して評価し、最後に総合的な評価を行います。
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甲状腺結節のリアルタイム半自動分析を行うように設計された、サムスン超音波装置上の深層学習ベースのプログラム。
超音波検査技師は患者の甲状腺結節の横断面画像を凍結し、S-Detect を起動します。
オペレーターが画面上で結節を選択すると、プログラムが自動的に関心領域を描画します。
次に、S-Detect は、「良性の可能性がある」と「悪性の可能性がある」の二者択一の診断を行います。
さらに、結節を測定し、EUTIRADS に基づいた語彙を使用して特徴付けます。
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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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S-Detect診断の精度
時間枠：1日（実験日）
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AIを活用した超音波診断システム「S-Detect」による5人の患者の甲状腺結節の悪性度診断のうち、甲状腺結節の悪性度が正しく診断された数。
ゴールドスタンダードは、結節の細胞学と組織学です。
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1日（実験日）
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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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生検推奨の精度
時間枠：1日（実験日）
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5 人の患者の甲状腺結節に対する正しい生検推奨の数。
推奨事項は、参加者が AI 支援の有無にかかわらず実施した EUTIRADS 分析から得られます。
ゴールドスタンダードは、結節の専門家のコンセンサスである EUTIRADS 評価に基づいて導き出された生検推奨です。
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1日（実験日）
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結節の測定
時間枠：1日（実験日）
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参加者と S-Detect によって行われた 5 人の患者の甲状腺結節の測定。
ゴールドスタンダードは、結節の専門家のコンセンサス評価分析からの測定値です。
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1日（実験日）
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OSAUSスコア
時間枠：1日（実験日）
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5 人の患者の超音波スキャンから評価された参加者の平均 OSAUS (超音波スキルの客観的構造化評価) スコア。
評価は 2 人の頭頸部超音波専門家によって独立して行われます。
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1日（実験日）
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協力者と研究者
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捜査官
- スタディディレクター：Tobias Todsen, Ph.d、Rigshospitalet, Denmark
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 (推定)
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。