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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05479253
보고 품질 향상을 위한 AI 보조 내시경 보고 시스템
2022년 8월 8일 업데이트: Renmin Hospital of Wuhan University
보고 품질 향상을 위한 AI 보조 내시경 보고 시스템에 대한 단일 센터 연구
본 연구에서는 인공지능 시스템이 내시경 전문의의 내시경 보고 품질에 미치는 효과에 대한 전향적 연구를 제안하였다.
주제는 두 그룹으로 나뉩니다.
수집된 내시경 영상은 A그룹이 인공지능 시스템의 도움을 받아 내시경 보고서를 완성한다.
인공지능 보조 시스템은 자동으로 이미지를 캡처하고 이상 병변과 검사 대상 부위(상부 위장관은 26개 부위로 나뉜다)를 알려준다.
그룹 B는 특별한 프롬프트 없이 내시경 보고서를 작성합니다.
잠시 잊은 후 두 그룹, 즉 AI의 도움이 없는 A그룹과 AI의 도움이 있는 B그룹으로 전환해 내시경 보고서를 완성했다.
그런 다음 보고된 병변의 완전성, 병변 위치의 정확도, 병변의 완전성과 캡처된 이미지의 표준 부분 등을 AI 지원 유무에 따라 비교했다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (예상)
10
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Honggang Yu, MD
- 전화번호: 13871281899
- 이메일: yuhonggang1969@163.com
연구 장소
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Wuhan, 중국, 430060
- 모병
- Renmin Hospital of Wuhan University
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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
18년 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 만 18세 이상의 남녀
- 자격을 갖춘 의학 교육을 받고 한의사 자격증을 취득한 후;
제외 기준:
- 자격을 갖춘 의학 교육을 받지 않았으며 한의사 자격증을 취득하지 않은 의사;
- 연구원은 피험자가 임상 시험에 참여하기에 적합하지 않다고 생각합니다.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 장치_타당성
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 크로스오버
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
---|---|
실험적: 인공 지능 비서 시스템
내시경 전문의는 인공지능 시스템의 도움을 받아 내시경 보고서를 완성하게 됩니다.
|
인공지능 보조 시스템은 자동으로 이미지를 캡처하고 이상 병변과 검사 대상 부위(위는 26개 부위로 나뉜다)를 안내할 수 있다.
|
NO_INTERVENTION: 인공 지능 비서 시스템 없이
Endoscopists는 특별한 프롬프트없이 내시경 보고서를 작성합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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보고서 병변의 무결성
기간: 한달
|
AI 지원 유무에 관계없이 병변 무결성을 보고합니다.
산정방법 = 보고된 병변수 / 총 병변수 x 100%
|
한달
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병변 위치의 정확도
기간: 한달
|
AI 지원 여부에 관계없이 병변 위치의 정확도.
계산 방법 = 정확한 위치의 병변 수 / 총 병변 수 x 100%
|
한달
|
캡처된 이미지에서 병변의 무결성
기간: 한달
|
AI 지원 유무에 관계없이 캡처된 이미지의 병변 무결성.
계산 방법 = 촬영된 이미지의 병변 수 / 총 병변 수 x 100%
|
한달
|
캡처된 이미지에서 표준 부품의 무결성
기간: 한달
|
AI 지원 유무에 관계없이 캡처된 이미지의 병변 무결성.
산정방법 = 캡쳐된 이미지의 규격품 개수 / 검사 대상 규격품의 실제 개수 x 100%
|
한달
|
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 11월 1일
기본 완료 (예상)
2022년 12월 1일
연구 완료 (예상)
2022년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 7월 27일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 7월 27일
처음 게시됨 (실제)
2022년 7월 29일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 8월 10일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 8월 8일
마지막으로 확인됨
2022년 7월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- EA-21-010
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
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