궤양성 대장염의 내시경적 질환 활성도 평가를 위한 딥러닝 알고리즘 개발 및 검증.
2019년 6월 1일 업데이트: Xiuli Zuo, Shandong University
딥러닝 알고리즘에 의한 궤양성 대장염 환자의 중증도 및 점막 치유의 실시간 평가: 다기관 전향적 연구.
본 연구의 목적은 궤양성 대장염 환자의 질병 중증도 및 점막 치유 단계를 평가할 수 있는 인공지능(AI) 기반 채점 시스템을 개발하는 것이다.
그런 다음 이 새로운 채점 시스템이 의사가 다중 센터 임상 실습에서 질병 심각도 평가의 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는지 여부를 증언하십시오.
연구 개요
상세 설명
궤양성 대장염은 혈변, 설사, 복통을 특징으로 하는 장의 비특이적 만성 염증입니다.
질병의 중증도 및 점막 치유 단계의 내시경 특징은 향후 치료 반응 및 예후와 밀접한 관련이 있습니다.
현재 Mayo 내시경 하위 점수(Mayo ES) 및 궤양성 대장염 내시경 중증도 지수(UCEIS)는 치료 조정을 안내하기 위해 일반적으로 권장됩니다.
그러나 이러한 척도의 정확도는 객관적인 측정이 부족하기 때문에 관찰자 내 및 관찰자 간 일관성에 크게 의존합니다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 딥 러닝 알고리즘은 위장관 병변의 컴퓨터 지원 탐지 및 컴퓨터 지원 진단에 여러 가능성을 보여주었습니다.
지금까지 궤양성 대장염에서 질병 활성도를 평가하기 위한 딥러닝 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 무작위 통제 시험은 수행되지 않았습니다.
이 연구는 Mayo ES 및 UCEIS 척도를 사용하여 궤양성 대장염의 중증도 및 점막 치유 단계를 평가하기 위한 심층 학습 알고리즘을 훈련한 다음 AI의 참여가 다기관 임상 실습에서 의사의 평가 정확도를 향상시킬 수 있는지 여부를 입증하는 것을 목표로 합니다.
연구 유형
중재적
등록 (예상)
200
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Shandong
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Jinan, Shandong, 중국, 257000
- Qilu hosipital
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
16년 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 대장내시경 검사를 받는 궤양성 대장염 환자
제외 기준:
- 알려진 또는 의심되는 장 폐쇄, 협착 또는 천공
- 손상된 삼킴 반사 또는 정신 상태
- 중증 울혈성 심부전(New York Heart Association 클래스 III 또는 IV)
- 조절되지 않는 고혈압(수축기 혈압 > 170mmHg, 이완기 혈압 > 100mmHg)
- 임신 또는 수유
- 혈역학적으로 불안정
- 결장 수술 이력
- 나쁜 장 준비(분절적 BBPS
- 정보에 입각한 동의를 할 수 없음
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 인공 지능 지원 스코어링 그룹
이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 기기로 대장내시경 검사를 받는다.
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이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 장치 아래에서 유연한 대장 내시경 검사를 받습니다.
철수 과정에서 염증성 병변은 AI 관련 채점 시스템에 의해 감지됩니다.
사진은 컴퓨터에서 자동으로 캡처되고 분석됩니다.
Mayo ES 및 UCEIS 궤양이 계산되어 두 번째 화면에 표시되어 의사가 환자의 질병 중증도 및 점막 치유 단계를 평가하기 위한 참조를 제공합니다.
생검은 조직학적 검사를 위해 염증 부위에서 채취될 것입니다.
비디오는 최종 Mayo ES 및 UCEIS 점수를 결정하기 위해 전문가 그룹에 의해 녹화되고 재평가됩니다.
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활성 비교기: 기존의 휴먼 스코어링 그룹
이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 장치 없이 기존의 대장 내시경 검사를 받습니다.
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이 그룹의 환자들은 AI 모니터링 장치 없이 기존의 대장 내시경 검사를 받습니다.
철회 과정에서 의사는 개인적인 경험에 따라 환자의 질병 중증도 및 점막 치유 단계를 평가합니다.
생검은 조직학적 검사를 위해 염증 부위에서 채취될 것입니다.
비디오는 최종 Mayo ES 및 UCEIS 점수를 결정하기 위해 전문가 그룹에 의해 녹화되고 재평가됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI 관련 그룹과 기존 그룹에서 Mayo ES의 채점 정확도.
기간: 6 개월
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각 그룹의 Mayo 내시경 하위 점수(Mayo ES)의 채점 정확도는 전문가 그룹의 점수를 참조 표준으로 사용하여 계산됩니다.
Mayo ES는 4점 척도로 궤양성 대장염의 내시경 중증도를 다음 4가지 범주로 분류합니다. 2는 현저한 홍반, 혈관 패턴의 부재, 부서지기 쉬움 및 미란이 있는 중등도 질환을 나타내고, 포인트 3은 자발적인 출혈 및 궤양이 있는 중증 질환을 나타냅니다.
0~3점 범위의 Mayo ES 점수 정확도는 두 그룹에서 별도로 평가됩니다.
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6 개월
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AI 관련 그룹과 기존 그룹에서 UCEIS의 채점 정확도.
기간: 6 개월
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각 군의 궤양성대장염 내시경 중증도 지수(UCEIS)의 점수화 정확도는 전문가 집단의 점수를 참고기준으로 별도로 산출한다.
UCEIS는 8점 척도로 세 부분으로 구성되어 있습니다. 눈에 보이는 혈액 없음, 1점은 응고된 혈액의 일부 반점, 2점은 자유 액체, 3점은 내강의 순수한 혈액을 나타냄), 미란 및 궤양(0점은 정상 점막, 1점은 미란, 1점) 2는 표재성 궤양, 3점은 심부 궤양을 의미합니다.
위의 세 부분으로 요약된 총 UCEIS 점수가 분석됩니다.
0~8점 범위의 UCEIS 채점 정확도는 두 그룹에서 별도로 평가됩니다.
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6 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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각 그룹에서 Mayo ES를 사용한 점막 치유 판단의 정확성.
기간: 6 개월
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Mayo ES를 사용한 점막 치유 판단의 정확도는 각 그룹에서 계산됩니다.
전문가 그룹의 평가는 참조 표준으로 사용됩니다.
완전한 점막 치유는 Mayo ES 척도에서 0점으로 정의되며 정상 또는 비활성 질환을 나타냅니다.
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6 개월
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각 군에서 UCEIS를 이용한 점막 치유 판단의 정확성.
기간: 6 개월
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UCEIS를 사용한 점막 치유 판단의 정확도도 각 그룹에서 계산됩니다.
전문가 그룹의 평가는 참조 표준으로 사용됩니다.
완전한 점막 치유는 출혈, 미란 및 궤양이 없는 정상적인 혈관 패턴을 나타내는 UCEIS 척도의 0점으로 정의됩니다.
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6 개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
2019년 6월 1일
기본 완료 (예상)
2019년 12월 31일
연구 완료 (예상)
2020년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2019년 5월 27일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2019년 6월 1일
처음 게시됨 (실제)
2019년 6월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2019년 6월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2019년 6월 1일
마지막으로 확인됨
2019년 6월 1일
추가 정보
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