トレーニングにおけるコンピューター支援検出の導入により、将来の結腸内視鏡検査の品質が向上
2025年1月15日 更新者:Zofia Orzeszko、Jagiellonian University
初期の内視鏡トレーニングでのコンピューター支援検出の導入により、研修生の将来の結腸内視鏡検査の品質基準が向上
人工知能 (AI) に基づくコンピューター支援検出 (CADe) は、結腸内視鏡検査の品質を向上させる可能性があります。
AI 環境で訓練を受ける若い内視鏡医の数は増えていますが、AI が訓練生の将来の成果に与える影響は依然として不明です。
この研究は、AI 環境で訓練を受けた内視鏡医の品質指標を、従来の訓練を受けた内視鏡医と比較して評価することを目的としていました。
調査の概要
詳細な説明
人工知能 (AI) に基づくコンピューター支援検出 (CADe) は、結腸内視鏡検査の品質を向上させる可能性があります。
AI 環境で訓練を受ける若い内視鏡医の数は増えていますが、AI が訓練生の将来の成果に与える影響は依然として不明です。
この研究は、AI 環境で訓練を受けた内視鏡医の品質指標を、従来の訓練を受けた内視鏡医と比較して評価することを目的としていました。
研究には、さまざまな理由で結腸内視鏡検査を受けた6,000人の成人患者が含まれていました。
この研究では、AI の強化を行わず、内視鏡医の検出スキルのみに依存したトレーニングを完了した 6 名の内視鏡医が行った最初の 1,000 件の処置を遡及的に評価しました。
これらの若い内視鏡医のうち 3 人は CADe の訓練を受けており、3 人は追加の支援を受けていませんでした。
品質指標は両方のグループで評価されました。
検出されたポリープの形態を評価して、側方拡散腫瘍 (LST) 検出率に対する AI 強化トレーニングの影響を判定しました。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
6000
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
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Kraków、ポーランド、31007
- Jagiellonian University
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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
この研究には、クラクフにある単一の大量内視鏡クリニックでさまざまな理由で結腸内視鏡検査を受けた6,000人の成人患者が含まれていました。
説明
包含基準:
- さまざまな理由で特定の内視鏡医による結腸内視鏡検査を受け、品質指標の観点から評価された成人参加者
除外基準:
- 腸切除歴
- 炎症性腸疾患が確認された
- 他の画像検査でポリープまたはがんの疑いがある
- 家族性腺腫性ポリポーシスの疑い
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 |
|---|---|
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グループA
AI が強化された環境で訓練を受けた内視鏡医によって行われる結腸内視鏡検査。
品質指標は、AI 強化なしでトレーニングを完了した後に測定されます。
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AI が強化された環境で訓練を受けた内視鏡医。
品質指標は、追加の AI 強化なしで、トレーニング完了後に測定されます。
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グループB
結腸内視鏡検査は従来の訓練を受けた内視鏡医によって行われます。
品質指標は、AI 強化なしでトレーニングを完了した後に測定されます。
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従来の訓練を受けた内視鏡医
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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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引き出し時間
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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盲腸挿管から検査終了までの時間
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大腸内視鏡検査の際
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盲腸挿管率 (CIR)
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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大腸内視鏡検査で盲腸挿管が成功した割合
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大腸内視鏡検査の際
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腺腫検出率 (ADR)
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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腺腫が発見されたときの大腸内視鏡検査の割合
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大腸内視鏡検査の際
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高度な腺腫検出率 (AADR)
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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進行腺腫(>10mm)が発見された場合の結腸内視鏡検査の割合
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大腸内視鏡検査の際
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|
結腸内視鏡検査ごとの腺腫スコア (APC)
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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1回の結腸内視鏡検査で検出される腺腫の平均数
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大腸内視鏡検査の際
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鋸歯状ポリープ検出率 (SDR)
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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鋸歯状ポリープが発見された場合の大腸内視鏡検査の割合
|
大腸内視鏡検査の際
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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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側方に広がる腫瘍の検出率
時間枠:大腸内視鏡検査の際
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側方に広がる腫瘍病変が発見された場合の大腸内視鏡検査の割合
|
大腸内視鏡検査の際
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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。
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捜査官
- 主任研究者:Zofia Orzeszko, MD、Jagiellonian University
- スタディチェア:Miroslaw Szura, PhD, Prof.、Jagiellonian University
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.
- Corley DA, Jensen CD, Marks AR, Zhao WK, Lee JK, Doubeni CA, Zauber AG, de Boer J, Fireman BH, Schottinger JE, Quinn VP, Ghai NR, Levin TR, Quesenberry CP. Adenoma detection rate and risk of colorectal cancer and death. N Engl J Med. 2014 Apr 3;370(14):1298-306. doi: 10.1056/NEJMoa1309086.
- Kaminski MF, Regula J, Kraszewska E, Polkowski M, Wojciechowska U, Didkowska J, Zwierko M, Rupinski M, Nowacki MP, Butruk E. Quality indicators for colonoscopy and the risk of interval cancer. N Engl J Med. 2010 May 13;362(19):1795-803. doi: 10.1056/NEJMoa0907667.
- Spadaccini M, Iannone A, Maselli R, Badalamenti M, Desai M, Chandrasekar VT, Patel HK, Fugazza A, Pellegatta G, Galtieri PA, Lollo G, Carrara S, Anderloni A, Rex DK, Savevski V, Wallace MB, Bhandari P, Roesch T, Gralnek IM, Sharma P, Hassan C, Repici A. Computer-aided detection versus advanced imaging for detection of colorectal neoplasia: a systematic review and network meta-analysis. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2021 Oct;6(10):793-802. doi: 10.1016/S2468-1253(21)00215-6. Epub 2021 Aug 5.
- Barua I, Vinsard DG, Jodal HC, Loberg M, Kalager M, Holme O, Misawa M, Bretthauer M, Mori Y. Artificial intelligence for polyp detection during colonoscopy: a systematic review and meta-analysis. Endoscopy. 2021 Mar;53(3):277-284. doi: 10.1055/a-1201-7165. Epub 2020 Sep 29.
- Wang P, Liu P, Glissen Brown JR, Berzin TM, Zhou G, Lei S, Liu X, Li L, Xiao X. Lower Adenoma Miss Rate of Computer-Aided Detection-Assisted Colonoscopy vs Routine White-Light Colonoscopy in a Prospective Tandem Study. Gastroenterology. 2020 Oct;159(4):1252-1261.e5. doi: 10.1053/j.gastro.2020.06.023. Epub 2020 Jun 17.
- Glissen Brown JR, Mansour NM, Wang P, Chuchuca MA, Minchenberg SB, Chandnani M, Liu L, Gross SA, Sengupta N, Berzin TM. Deep Learning Computer-aided Polyp Detection Reduces Adenoma Miss Rate: A United States Multi-center Randomized Tandem Colonoscopy Study (CADeT-CS Trial). Clin Gastroenterol Hepatol. 2022 Jul;20(7):1499-1507.e4. doi: 10.1016/j.cgh.2021.09.009. Epub 2021 Sep 14.
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)
2022年1月1日
一次修了 (実際)
2024年1月31日
研究の完了 (実際)
2024年3月31日
試験登録日
最初に提出
2024年9月30日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年10月1日
最初の投稿 (実際)
2024年10月2日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年3月25日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年1月15日
最終確認日
2025年1月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 2024.000.367
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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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University of WashingtonNational Institute on Aging (NIA); Kaiser Permanente完了