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人工知能による血管検出を用いた第三腔内視鏡手技の安全性向上

2026年4月14日 更新者：Abhishek Tyagi、Asian Institute of Gastroenterology, India

第三空間内視鏡手技における安全性向上のための解剖学的マーカー検出を支援する人工知能ガイド

この前向き研究は、内視鏡的粘膜下層剥離術（ESD）および経口内視鏡的筋層切開術（POEM）などの第三空間内視鏡処置中に、新規人工知能（AI）臨床意思決定支援ツールの性能を評価することを目的としています。

これらの処置は、消化管腫瘍および運動障害の治療に有効ですが、粘膜下層の血管が正しく識別されず凝固されない場合、処置中の出血や穿孔のリスクを伴います。 以前の後ろ向き検証に基づき、本研究では、リアルタイム人工知能モデルが、実際のヒト処置中に、内視鏡医が血管をより正確かつ迅速に検出・描出するのを支援できるかどうかを評価します。

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

背景と理論的根拠

第三空間内視鏡手術は技術的に難易度が高い。 主な課題は粘膜下血管の意図せぬ切断であり、これにより手術視野を妨げる出血が生じ、穿孔のリスクが高まる。 現在、血管の識別は完全に術者に依存している。

当チームは、150件のPOEM手術から得られた25万枚の注釈付き画像で訓練された深層学習ベースの人工知能モデルを開発した。 このモデルは最小限の遅延で最適化されており、内視鏡モニター上で血管のリアルタイム視覚的オーバーレイ（輪郭表示）を可能にする。

研究目的 主要目的は、標準的な手法と比較して、AI支援下で内視鏡医が識別した血管の割合である血管検出率（VDR）を評価することである。

本研究では以下も調査する：

血管検出時間（VDT）：視野内に血管が現れてから識別されるまでの遅延時間。

研究デザインとワークフロー：

この前向き研究では、AIシステムがオリンパスEVIS X1シリーズ内視鏡スタックに統合される。 内視鏡医が粘膜下空間を操作する際、AIは血管を強調表示するリアルタイム視覚的セグメンテーションマスクを提供する。 性能は記録され、独立した専門家による術後レビューと比較して感度と検出速度が算出される。

研究の種類

介入

入学 (推定)

20

段階

  • 適用できない

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：Abhishek Tyagi, M.S.
  • 電話番号：919989154556
  • メール：mr.tyagi@gmail.com

研究連絡先のバックアップ

研究場所

  • インド
    • Telangana
      • Hyderabad、Telangana、インド、500032
        • 募集
        • Asian Institute of Gastroenterology
        • コンタクト：
        • 主任研究者：
          • Abhishek Tyagi, M.S.

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

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

説明

対象基準：

  • アカラシアまたは新生物と診断された患者。

除外基準：

  • 第三空間内視鏡手順に不適切と判断される状態（例：カンジダ症）を有する患者。

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

  • 主な目的：デバイスの実現可能性
  • 割り当て：ランダム化
  • 介入モデル：並列代入
  • 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
アクティブコンパレータ：人工知能で
内視鏡医はAIによって生成されたセグメンテーションマスクを見ることができます
デバイス：粘膜下血管のAI生成セグメンテーションマスク
内視鏡モニターに映る粘膜下血管のリアルタイムAI生成セグメンテーションマスクまたは輪郭線描画。
介入なし：人工知能なし
内視鏡医はAIが生成したセグメンテーションマスクを見ることができません

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
血管検出率 (VDR)
時間枠：3か月
内視鏡医によって特定された血管の割合
3か月

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
血管検出時間（VDT）
時間枠：3ヶ月
視野内に血管が出現してから識別されるまでの遅延時間。
3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。

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Asian Institute of Gastroenterology, India

捜査官

  • 主任研究者：Abhishek Tyagi、Asian Intitute of Gastroenterology

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

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)

2026年2月10日

一次修了 (推定)

2026年4月30日

研究の完了 (推定)

2026年4月30日

試験登録日

最初に提出

2026年1月27日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年2月3日

最初の投稿 (実際)

2026年2月10日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年4月15日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年4月14日

最終確認日

2026年2月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • AITSE-1

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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