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소장 출혈 환자의 SB 병변 식별을 위한 CE에서 AI의 역할. (ArtIC)

2024년 2월 19일 업데이트: Fondazione Poliambulanza Istituto Ospedaliero

소장 출혈 환자의 소장 병변 식별을 위한 캡슐 내시경에서 인공지능의 역할 ArtIC 연구: 인공지능 캡슐 내시경 연구

캡슐 내시경(CE)은 기존의 내시경으로 탐색할 수 없는 위장관 평가를 위해 수행되는 안전하고 환자 친화적이며 쉬운 절차입니다. SBCE를 수행하는 가장 일반적인 적응증은 의심되는 소장 출혈(SSBB)입니다. 문헌에서 이용할 수 있는 가장 광범위한 메타 분석에 따르면, SBCE는 SSBB에서 약 60%의 진단 수율을 나타내며 혈관이형성증은 SSBB에 대해 SBCE를 받는 환자의 50%를 차지하는 가장 관련성이 높은 소견입니다. 따라서 일차 내시경 검사 결과가 음성인 경우 출혈의 원인을 결정하기 위한 SSBB 조사의 첫 번째 검사를 나타냅니다. 높은 임상 타당성에도 불구하고 CE 비디오 캡처의 평가는 시간이 많이 걸리고 독자가 병변을 놓치지 않도록 집중하도록 요청하기 때문에 주요 단점 중 하나입니다. 읽기 시간을 줄이기 위해 비슷한 이미지를 자르고 관련 이미지를 선택하는 것을 목표로 여러 소프트웨어가 개발되었습니다. 예를 들어 자동화된 빠른 판독 소프트웨어는 점막에 광범위하게 영향을 미치는 병리학적 조건에서 미스율에 영향을 주지 않고 판독 시간을 크게 줄이는 것으로 나타났습니다(IBD 병변이 하는 것처럼). 여러 연구에서 그러한 검출 양식에 대해 허용할 수 없는 미스율을 보고했기 때문에 고립된 병변에 대해 동일한 가정을 할 수 없습니다. 최근 몇 년 동안 인공 지능과 같은 새로운 발전이 나타났습니다. 심층 합성곱 신경망(CNN)은 시각적 작업에서 인간의 성능을 능가하는 다양한 이미지 중에서 특정 이미지를 인식하는 것으로 입증되었습니다. Deep Learning 모델은 최근 Ding et al.에 의해 Small Bowel CE 분야에서 검증되었습니다. 5000명의 환자에 대해 수집한 데이터에 따르면 CNN 기반 보조 모델은 환자별 분석에서 99.88% 민감도, 병변별 분석에서 99.90% 민감도로 이상을 식별합니다. 이러한 관점에서 SBCE에 적용된 AI는 판독 시간을 크게 단축하고 의사가 중요한 병변을 잃지 않고 사용 가능한 병변을 감지할 수 있도록 지원하여 절차의 진단 수율을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

연구 개요

상세 설명

이것은 다기관, 다국적, 맹검 전향적 시험으로, OGIB의 적응증에 따라 12개의 유럽 센터에서 모집한 일련의 환자를 포함합니다.

  • 음성 상하부 내시경 후
  • 프랑스: 임신 테스트 결과 음성 판정 후
  • Hb 컷오프 남성: <13, 여성: <12 캡슐 내시경 검사는 현지 규칙 및 요구 사항에 따라 각 부위에서 수행되며, 연구 프로토콜은 아래에 명시된 바와 같이 각 환자의 판독 방식에 대한 절차 후 분석에만 관련됩니다. .1. 준비 AI의 처방은 소프트웨어가 이미지를 "볼" 가능성에 달려 있습니다. 부적절한 정화 수준은 적절한 시각화와 기술의 영향을 배제합니다. 균일한 결과를 얻으려면 표준 준비 요법을 사용하는 것이 좋습니다. 이 요법에는 ESGE 가이드라인 - 기술 보고서에서 권장하는 PEG 기반 솔루션(PlenVu, Moviprep)의 분할 용량이 포함됩니다. 1회 접종은 시술 전날 오후 7시, 2회 접종은 시술 당일 오전에 투여하여 캡슐 복용 최소 1시간 전에 완료하도록 합니다. 전날 환자는 아침과 가벼운 식사를 할 수 있습니다. 점심 식사 후에는 금식해야 합니다. 캡슐 섭취 후 2시간과 4시간 후에 환자는 각각 맑은 액체와 가벼운 식사를 마실 수 있습니다.

    2. 표준 판독 각 센터는 ESGE 지침에서 권장하는 "정상 판독"에 따라 수집된 이미지를 검토합니다. 읽는 시간을 정확하게 비교하려면 독자는 이미지 주석을 포함하지 않고 비디오를 읽어야 합니다. 모든 병변은 관련성과는 독립적으로 고려되어야 합니다. 결과가 모든 연속 이미지에 반복적으로 나타나는 경우 모든 이미지에 표시되지 않지만 중간에 일반 이미지와 함께 반복적으로 나타나는 경우. 판독 후 주석을 작성해야 하며 Saurin 분류에 따라 P1/2 범주에 속하는 경우 각 병변에 레이블을 지정해야 합니다. P1, P2의 정의: 장 점막의 붉은 반점 또는 작거나 고립된 미란 또는 혈관확장증, 궤양, 종양 또는 정맥류 또는 기타 출혈 이상.

    3. AI 지원 읽기 각 센터는 암호화된 USB 키에 업로드된 익명 환자 비디오를 다른 센터에서 수신합니다. 실제로 각 센터의 전문 소화기 전문의가 어느 센터에서 영상이 나오는지, 정상적인 판독 결과인지도 모른 채 AI를 활용한 영상 판독을 진행한다. 읽기 조건은 표준 읽기와 동일합니다.

    4. 합의 판독 일반 판독과 AI 보조 판독 모두의 결과가 비교됩니다. 기존 캡슐 내시경 판독 결과와 AI 보조 판독 결과 간에 상당한 불일치가 있는 경우(예: 놓친 병변), 각 센터에 대한 합의 검토가 수행됩니다. 모든 병변을 고려해야 합니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

137

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

      • Brescia, 이탈리아, 25124
        • Fondazione Poliambulanza

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

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

OGIB의 적응증:1) 상부 및 하부 내시경 검사 음성 후; 2)프랑스: 임신 검사 음성 결과; 3)Hb 컷오프 남성: <13, 여성: <12

제외 기준:

  • 연령 < 18세
  • 알려진 또는 의심되는 장폐색
  • 등록 전 4주 동안 비스테로이드성 항염증제(주 2회 이상)
  • 환자는 캡슐 섭취 후 7일 이내에 MRI 검사를 받아야 합니다.
  • 알려진 위장관 운동 장애가 있는 환자
  • 지연된 위 배출이 알려졌거나 의심되는 피험자
  • 환자는 연구 및/또는 장치 지침의 준수를 방해하는 삼키는 문제와 같은 상태를 앓고 있습니다.
  • 환자는 연구에 사용된 약물에 대한 알레르기 또는 기타 알려진 금기 또는 불내성을 가지고 있습니다.
  • 환자는 연구 및/또는 장치 지침을 준수하지 못하는 상태를 가집니다.
  • 장정결 제품 복용에 금기 사항이 있는 환자
  • 스크리닝 시점에 임신 또는 수유 중이거나 가임기이며 의학적으로 허용되는 피임 방법을 시행하지 않는 여성
  • 조사 약물 또는 장치를 사용하여 다른 임상 시험에 동시 참여
  • 환자는 생명을 위협하는 상태로 고통받습니다.
  • 신장 질환의 병력 또는 임상적 증거가 있는 환자 및/또는 이전에 임상적으로 유의한 신장 기능 매개변수의 실험실 이상이 있는 환자
  • 심박 조율기 또는 이식형 심장율동전환기를 사용하는 환자
  • 환자가 정보에 입각한 동의서에 서명하지 않았습니다.
  • 캡슐의 내시경 배치

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
다른: 단일 팔 연구
표준 독서 그룹 vs AI 보조 독서 그룹

OGIB의 적응증에 따라 유럽 12개 센터에서 모집한 일련의 환자들이 캡슐 내시경 검사를 받게 된다.

캡슐 내시경 검사는 지역 규칙 및 요구 사항에 따라 각 사이트에서 수행되며 연구 프로토콜은 각 환자의 판독 양식에 대한 절차 후 분석에만 관련됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
기존 소프트웨어를 사용한 기존 비디오 읽기와 AI 지원 비디오 읽기의 정확도.
기간: 학업 수료까지 평균 1년
P1/P2 병변에 대한 환자별 분석에서 계산된 민감도, 특이성, PPV, NPV, 불일치의 경우 금본위제로 판정 위원회와 비교.
학업 수료까지 평균 1년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
기존 읽기와 비교한 AI 보조 읽기의 읽기 시간 평가
기간: 학업 수료까지 평균 1년
학업 수료까지 평균 1년
건강경제적 관점에서 본 실생활에서 AI 보조 독서의 역할
기간: 학업 수료까지 평균 1년
학업 수료까지 평균 1년
기존 소프트웨어를 사용한 기존 비디오 읽기와 AI 지원 비디오 읽기의 정확도.
기간: 학업 수료까지 평균 1년
민감도, 특이성, PPV, NPV, P1/P2 병변 및 모든 병변에 대한 병변별 분석에서 계산되었으며, 불일치의 경우 판정 위원회가 금본위제로 사용했습니다.
학업 수료까지 평균 1년
AI 지원 비디오 판독의 정확도와 불일치가 있는 경우 판정 위원회에서 환자별 분석을 위한 병변을 고려하는 기존 소프트웨어를 사용한 기존 비디오 판독의 정확도.
기간: 학업 수료까지 평균 1년
학업 수료까지 평균 1년
CE의 진단 수율
기간: 학업 수료까지 평균 1년
학업 수료까지 평균 1년
발견된 소견/병변의 수 및 유형
기간: 학업 수료까지 평균 1년
학업 수료까지 평균 1년

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 (실제)

2021년 2월 16일

기본 완료 (실제)

2022년 5월 5일

연구 완료 (실제)

2022년 10월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 3월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 3월 26일

처음 게시됨 (실제)

2021년 3월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 2월 21일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 2월 19일

마지막으로 확인됨

2022년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

IPD 계획 설명

모든 데이터와 소스 코드는 합당한 요청에 따라 원고 출판 후에 제공될 수 있으며, 여기에는 정보의 데이터 전송 전에 기관의 승인을 받은 적절한 프로토콜, 분석 계획 및 데이터 교환이 포함되어야 합니다.

IPD 공유 지원 정보 유형

  • 연구_프로토콜

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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