표준 백색광 대 AI 지원 내시경의 방광암 검출 연구-02 (RAISE02)
2025년 1월 13일 업데이트: Cystotech
본 연구는 인공지능 지원 도구가 기존 방법인 표준 백색광 방광경(WLC)에 비해 방광암 진단에 있어 비열등한지 조사하기 위해 수행됩니다.
연구자들은 인공지능 도구와 WLC가 통제되고 조직화된 테스트 프로세스를 통해 방광암을 발견하는 데 얼마나 효과적인지 비교할 것입니다.
연구 개요
상세 설명
이번 임상 연구의 목표는 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 인공지능 모델이 무작위 대조 시험에서 기존 백색광 방광경(WLC)보다 열등하지 않은 방광암 검출 민감도를 달성할 수 있는지 확인하는 것입니다.
조사용 인공 지능 장치는 시각적 이미지를 높은 정밀도로 분석하도록 설계된 일종의 딥 러닝 모델인 CNN의 고급 기능을 활용합니다.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
64
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Aarhus, 덴마크, 8200
- Department of Urology, Aarhus University Hospital
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
포함 기준:
- 18세 이상 성인 남성 및 여성
원발성 또는 재발성 방광암이 의심됩니다.
CI에 대한 사전 동의서(ICF)에 서명하려는 의지
구두 및 서면 환자 정보 전단지(PIL)를 이해하는 능력
제외 기준:
- 사전 동의서에 서명할 수 없거나 서명할 의향이 없음
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 다른
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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간섭 없음: WLC 감지
방광암의 검출은 백색광 방식의 최첨단 절차에 따라 수행됩니다.
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실험적: AI 모델 - WLC 지원 감지
시판 전 AI 지원 도구를 통해 백색광에서 방광암을 감지합니다.
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백색광 방광경 검사 중 AI 모델 지원 방광암 감지
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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AI 모델의 지원을 받는 WLC와 비교한 표준 WLC의 민감도는 5%의 비열등성 마진으로 평가되었습니다.
기간: 7개월
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무작위 대조 시험에서 AI 모델이 표준 WLC에 비해 민감도 측면에서 열등하지 않은지 확인합니다.
|
7개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Jakobsen, Department of Urology, Aarhus University Hospital, denmark
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)
2024년 11월 20일
기본 완료 (추정된)
2025년 4월 1일
연구 완료 (추정된)
2025년 5월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 1월 13일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 1월 13일
처음 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 3월 25일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 1월 13일
마지막으로 확인됨
2025년 1월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- RAISE02-24-02
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
IPD 공유는 협업 계약과 충돌합니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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