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훈련생 ADR에 대한 AI의 영향

2023년 3월 2일 업데이트: James Buxbaum, University of Southern California

연수생 선종 발견률에 대한 인공 지능의 영향

Adenoma detection rate(ADR)는 ADR이 높을수록 결장직장암 결과 개선과 상관 관계가 있는 대장 내시경 검사의 검증된 품질 메트릭입니다. 인공 지능(AI)은 비디오 모니터에서 폴립을 자동으로 감지하여 내시경 의사가 ADR을 개선하도록 훈련할 수 있습니다. 연구의 목적 및 목적: AI가 위장병학 수련생의 ADR에 미치는 영향을 결정하기 위해 전향적이고 무작위적인 방식으로 AI의 효과를 측정합니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

우리의 목표는 위장병학 연수생의 선종 발견률에 대한 AI의 영향을 확인하는 것입니다. 이 품질 개선 연구의 두 번째 목표는 AI 기반 내시경이 우리 프로그램의 과거 성능 대비 품질 개선 메트릭 기록 비율에 미치는 영향을 확인하는 것입니다.

Fellows는 연구 시작 전에 교육 세션을 통해 대장 내시경 품질 평가에 일반적으로 사용되는 메트릭과 인공 지능 소프트웨어 사용 방법을 설명합니다. 위장병학 휄로우는 시작 전에 연구에 대한 동의를 얻을 것입니다. 휄로우들은 방에서 대장 내시경 검사를 수행하기 위해 매일 무작위 배정됩니다. 결과는 동료의 AI 효과를 측정합니다.

연구 유형

중재적

등록 (예상)

25

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 미국
    • California
      • Los Angeles, California, 미국, 90033
        • 모병
        • LAC+USC Medical Center
        • 연락하다:
          • James Buxbaum, MD

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

설명

포함 기준:

  • 내시경 검사를 수행하는 USC의 모든 위장병학 펠로우가 연구에 포함될 것입니다.

제외 기준:

  • 휄로우가 사전 동의를 거부하면 제외됩니다.
  • AI 시스템은 내시경실에서만 사용할 수 있으므로 중환자실이나 수술실에서 수행된 절차는 연구 지표에 포함되지 않습니다.
  • 동료가 기본 운영자가 아닌 교수진만 절차를 수행하는 경우 연구 메트릭에 사용되지 않습니다.

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: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
활성 비교기: 인공지능 내시경실
휄로우는 AI(개입)가 있는 방에서 매일 무작위로 대장 내시경 검사를 수행합니다.
진단 검사: 내시경실 AI 활용
내시경 검사 중 선종 발견을 비교하는 데 AI를 사용하는 것과 AI를 사용하지 않는 것.
활성 비교기: 비인공지능 내시경실
휄로우는 매일 무작위로 배정되어 비 AI 내시경실(치료 표준)에서 대장 내시경을 수행합니다.
다른: Non-AI 사용 Standard of Care 내시경실
내시경 검사 중 선종 검출을 비교하는 비 AI 사용.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
평균 선종 발견율
기간: 공부하는 동안 평균 2년
AI 유무에 따른 선종 발견률
공부하는 동안 평균 2년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
폴립 검출률의 평균
기간: 공부를 통해 평균 2년
AI 유무에 따른 폴립 검출률
공부를 통해 평균 2년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

University of Southern California

수사관

  • 수석 연구원: James L Buxbaum, MD, University of Southern California

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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)

2023년 1월 1일

기본 완료 (예상)

2025년 6월 1일

연구 완료 (예상)

2025년 9월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 4월 26일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 6월 14일

처음 게시됨 (실제)

2022년 6월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정)

2023년 3월 6일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 3월 2일

마지막으로 확인됨

2023년 3월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • HS-21-00094

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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