폴립 감지의 실생활 AI (RELIANT)
연구 개요
상세 설명
최근 다양한 의료 분야에서 임상 진단을 지원하는 딥 러닝 기술, 특히 CNN(컨볼루션 신경망)의 도입에 놀라운 발전이 있었습니다. 2019년 10월 대장 내시경 중 결장 폴립을 진단하는 인공지능(AI) 기기 중 하나가 출시되었습니다. 그것의 의도된 용도는 다양한 유형의 점막 이상과 일치하는 시각적 특성을 가진 영역을 강조하기 위해 대장 내시경 검사 중에 내시경 의사의 보조 도구로 작동하는 것입니다.
딥 러닝 알고리즘이 대장 내시경 검사 중에 내시경 의사에게 실제로 도움이 될 수 있는지 여부를 아는 것이 중요합니다. 여러 연구에서 이미 다른 접근 방식과 결과로 이 문제를 다루었습니다. 그러나 이러한 유형의 기계 대 인간 후향적 연구의 한 가지 일반적인 단점은 내시경 의사의 편향입니다. 주로 기계에 대한 인간의 타고난 경쟁심이나 AI 의존으로 인한 인간의 이완 때문에 생성된다. 이는 전체 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.
연구자들은 상업적으로 이용 가능한 AI 시스템을 사용하여 대장 내시경을 수행하여 결장 폴립을 감지하고 임상 일상 중에 기록했습니다. 또한 2019년 3월부터 2019년 5월까지 AI를 사용하지 않고 120개의 대장내시경 비디오를 수행하고 전향적으로 캡처했습니다.
이 연구에서 조사관은 AI 시스템의 폴립 검출률, 철수 시간 및 폴립 식별 특성과 관련하여 두 비디오 세트를 후향적으로 비교할 계획입니다.
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
Bayern
-
Würzburg, Bayern, 독일, 97080
- Universitätsklinikum Würzburg
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 폴립 검출을 위한 대장내시경
제외 기준:
- 염증성 장 질환(IBD)에 대한 대장 내시경.
- 활동성 출혈의 정밀 검사를 위한 대장내시경
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: NON_RANDOMIZED
- 중재 모델: 평행한
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: AI 지원군을 통한 대장내시경
AI의 도움으로 대장내시경을 시행했다.
|
폴립이 되기 쉬운 영역을 강조 표시하는 AI 도구의 도움으로 대장 내시경 검사를 수행합니다.
|
|
NO_INTERVENTION: 표준 대장내시경 그룹
표준 임상 절차
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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폴립 검출률 비교
기간: 45 분
|
검출된 폴립 수를 대장 내시경 수로 나눈 값
|
45 분
|
|
평균 철수 시간 비교
기간: 45 분
|
평균 철수 시간 비교
|
45 분
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
AI-Polyp 경계 상자 - 진양성 평가
기간: 45 분
|
2가지 접근법: 프레임별 분석 및 시간적 일관성 분석
|
45 분
|
|
AI-Polyp 경계 상자 - 위양성 정량적 평가
기간: 45 분
|
창 시간 감지에 따른 3가지 접근 방식
|
45 분
|
|
AI-Polyp 경계 상자 - 위음성 평가
기간: 45 분
|
경계 상자에 의한 놓친 폴립의 수
|
45 분
|
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반응 시간 분석
기간: 45 분
|
인간 대 기계 접근법에서 폴립 검출의 비교 시간
|
45 분
|
공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Alexander Hann, PD Dr. Med, Wuerzburg University Hospital
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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