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교육에 컴퓨터를 이용한 탐지를 구현하면 미래 대장내시경의 품질이 향상됩니다.

2025년 1월 15일 업데이트: Zofia Orzeszko, Jagiellonian University

초기 내시경 교육에서 컴퓨터 지원 감지를 구현하면 교육생의 미래 대장내시경 품질 측정이 향상됩니다.

인공지능(AI) 기반 컴퓨터지원탐지(CADe)가 대장내시경 품질을 향상시킬 수 있다. 점점 더 많은 수의 젊은 내시경 의사가 AI 환경에서 훈련을 받고 있지만 훈련생의 향후 결과에 미치는 영향은 여전히 ​​불분명합니다. 이 연구의 목적은 기존 교육을 받은 내시경 의사와 AI 환경에서 교육을 받은 내시경 의사의 품질 지표를 평가하는 것이었습니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

인공지능(AI) 기반 컴퓨터지원탐지(CADe)가 대장내시경 품질을 향상시킬 수 있다. 점점 더 많은 수의 젊은 내시경 의사가 AI 환경에서 훈련을 받고 있지만 훈련생의 향후 결과에 미치는 영향은 여전히 ​​불분명합니다. 이 연구의 목적은 기존 교육을 받은 내시경 의사와 AI 환경에서 교육을 받은 내시경 의사의 품질 지표를 평가하는 것이었습니다. 한 연구에는 다양한 이유로 대장내시경 검사를 받은 6,000명의 성인 환자가 포함되었습니다. 이 연구는 AI 향상 없이 내시경 의사의 탐지 기술에만 전적으로 의존하여 훈련을 마친 후 6명의 내시경 의사가 수행한 처음 1,000개의 절차를 후향적으로 평가했습니다. 젊은 내시경 의사 중 3명은 CADe 교육을 받았고, 3명은 추가 지원 없이 교육을 받았습니다. 품질 지표는 두 그룹 모두에서 평가되었습니다. 측면 확산 종양(LST) 탐지율에 대한 AI 강화 훈련의 영향을 확인하기 위해 탐지된 폴립의 형태를 평가했습니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

6000

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 폴란드
      • Kraków, 폴란드, 31007
        • Jagiellonian University

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

이 연구에는 크라쿠프에 있는 단일 대용량 내시경 클리닉에서 다양한 이유로 대장내시경 검사를 받은 성인 환자 6,000명이 포함되었습니다.

설명

포함 기준:

  • 다양한 이유로 특정 내시경 전문의에 의해 대장내시경 검사를 받은 성인 참가자로서 질 지표 측면에서 평가됨

제외 기준:

  • 장 절제술의 병력
  • 염증성 장질환 확인
  • 다른 영상검사에서 폴립이나 암이 의심되는 경우
  • 가족성 선종성 폴립증이 의심됩니다.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
그룹 A
AI 강화 환경에서 교육을 받은 내시경 의사가 수행하는 대장 내시경. 품질 지표는 AI 강화 없이 훈련을 마친 후 측정됩니다.
다른: AI 강화 내시경 교육
AI 강화 환경에서 교육을 받은 내시경 의사. 품질 지표는 추가적인 AI 개선 없이 훈련을 마친 후 측정됩니다.
그룹 B
전통적으로 교육을 받은 내시경 의사가 대장내시경을 시행합니다. 품질 지표는 AI 강화 없이 훈련을 마친 후 측정됩니다.
다른: 기존 내시경 교육
내시경 전문의는 전통적으로 훈련을 받았습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
철수 시간
기간: 대장내시경 검사 중에
맹장 삽관부터 검사 종료까지의 시간
대장내시경 검사 중에
맹장삽관률(CIR)
기간: 대장내시경 검사 중에
맹장 삽관에 성공한 대장내시경 비율
대장내시경 검사 중에
선종 검출률(ADR)
기간: 대장내시경 검사 중에
선종이 발견되었을 때 대장내시경을 시행한 비율
대장내시경 검사 중에
고급 선종 발견율(AADR)
기간: 대장내시경 검사 중에
진행성 선종(>10mm)이 발견되었을 때 대장내시경을 시행한 비율
대장내시경 검사 중에
대장내시경 점수(APC)당 선종
기간: 대장내시경 검사 중에
1회 대장내시경으로 발견되는 평균 선종 개수
대장내시경 검사 중에
톱니모양 폴립 검출률(SDR)
기간: 대장내시경 검사 중에
톱니모양 폴립 발견 당시 대장내시경 검사 비율
대장내시경 검사 중에

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
측면 확산 종양 검출률
기간: 대장내시경 검사 중에
측면으로 퍼진 종양병변이 발견되었을 때 대장내시경을 시행한 비율
대장내시경 검사 중에

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Jagiellonian University

수사관

  • 수석 연구원: Zofia Orzeszko, MD, Jagiellonian University
  • 연구 의자: Miroslaw Szura, PhD, Prof., Jagiellonian University

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)

2022년 1월 1일

기본 완료 (실제)

2024년 1월 31일

연구 완료 (실제)

2024년 3월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 9월 30일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 10월 1일

처음 게시됨 (실제)

2024년 10월 2일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 1월 15일

마지막으로 확인됨

2025년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

  • 2024.000.367

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

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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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