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鼻咽頭喉頭内視鏡における解剖学的認識と病変検出のためのAIシステム：前向き研究

2025年12月26日 更新者：Ruijin Hospital

電子鼻咽喉鏡画像に基づく解剖学的部位認識と病変検出のための人工知能システムの開発と検証：前向き多施設共同研究

人工知能支援システムは、患者から採取した鼻咽喉内視鏡画像を収集することで訓練および検証されます。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

従来の鼻咽喉内視鏡検査における、視野の不完全性、識別の不正確さ、画像の不明瞭さといった臨床的課題に対処するため、本研究では、参加施設で鼻咽喉内視鏡検査を受けた患者の鼻咽喉内視鏡画像および基本情報（性別、年齢を含む）を後ろ向きに収集し、モデルの学習と検証に用います。 モデルの構築には深層学習アルゴリズムを適用します。 モデルの最終的な臨床性能評価は、独立した前向き収集テストコホートを用いて実施されます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

500

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：Bin Ye, MD PhD
  • 電話番号：+8615216616895
  • メール：aydyebin@126.com

研究場所

  • 中国
      • Shanghai、中国
        • 募集
        • Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
        • コンタクト：

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

確率サンプル

調査対象母集団

全国の複数のサブセンターから、鼻咽頭喉頭鏡検査を受け、研究要件を満たした患者の画像データが収集されました。

説明

包含基準：

  • 年齢が18歳以上であること；
  • 標準的な電子鼻咽頭喉頭内視鏡検査を受けたこと；
  • 生検サンプリングを受けた患者は明確な病理学的診断があること；
  • 書面によるインフォームドコンセントに署名したこと。

除外基準：

  • 画質が標準以下で、重度のモーションアーチファクトがあること；
  • 病変画像が不明瞭で不完全であること。

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
モデルトレーニングおよびバリデーションコホート
深層学習モデルは、トレーニングデータセットを使用して訓練され、内部検証セットで検証されます。
他の：診断
ディープラーニングモデルは、トレーニングデータセットを使用して学習され、内部検証セットでテストされます。
他の：診断
この前向きデータセットは、モデルと医師の比較試験に使用されます。
前向き試験コホート
患者は前向きに登録され、鼻咽頭喉頭内視鏡検査の動画が収集され、動画データは処理されて前向きテストデータセットが形成され、その後テストに使用されます。
他の：診断
ディープラーニングモデルは、トレーニングデータセットを使用して学習され、内部検証セットでテストされます。
他の：診断
この前向きデータセットは、モデルと医師の比較試験に使用されます。

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
病変検出の性能
時間枠：前向きデータ収集完了後3ヶ月以内
異常病変検出のためのモデルの受信者動作特性曲線下面積（ROC-AUC）
前向きデータ収集完了後3ヶ月以内
解剖学的部位認識のパフォーマンス
時間枠：前向きデータ収集完了後3ヶ月以内
鼻咽頭および喉頭の解剖学的部位を認識するためのモデルの平均精度（AP）
前向きデータ収集完了後3ヶ月以内

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
モデルと医師の診断性能の比較
時間枠：前向きデータ収集完了後3か月以内
AIモデルと経験年数が異なる内視鏡医との感度、特異度、および全体的な精度の違い
前向きデータ収集完了後3か月以内

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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Ruijin Hospital

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)

2025年12月12日

一次修了 (推定)

2026年12月31日

研究の完了 (推定)

2027年3月31日

試験登録日

最初に提出

2025年12月26日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月26日

最初の投稿 (実際)

2026年1月8日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年1月8日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年12月26日

最終確認日

2025年12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

  • 2025-811

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?

未定

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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