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대장내시경의 인공지능

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

대장용종 내시경 진단의 인공지능: 전향적 무작위 연구.

대장암은 유럽 연합 국가에서 두 번째로 흔한 악성 종양입니다. 대장내시경은 대장암의 발병을 발견하고 예방하는 일차적인 방법은 내시경 검사입니다. 본 연구는 인공지능이 용종 및 대장암 초기 발견율에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 한다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

대장암은 유럽 연합 국가에서 두 번째로 흔한 악성 종양입니다. 대장암을 발견하고 예방하는 일차적인 방법은 내시경검사-대장내시경으로 선종, 톱니성 용종 등의 전암성 병변을 제거할 수 있습니다. 대장내시경의 효과는 선종 발견률에 따라 달라지며, 이는 내시경 의사마다 다르며 기술과 경험에 따라 영향을 받습니다. 고품질의 대장내시경 검사를 통해 향후 소위 간격암으로 발전할 수 있는 대장암의 누락을 예방할 수 있다는 것이 입증되었습니다. 최근 몇 년간 기계 학습의 획기적인 발전으로 상업용 인공 지능 시스템의 개발이 가능해졌습니다. 이러한 시스템의 목표는 전암성 폴립의 발견률을 향상시켜 결과적으로 대장암 발병 위험을 잠재적으로 줄이는 것입니다. 또한, 인공지능은 다양한 품질의 내시경 시술 전반에 걸쳐 성능을 표준화하는 데 도움을 주어 향후 대장암 발병률 감소에 기여할 것으로 기대됩니다. 본 연구는 인공지능이 용종 및 대장암 초기 발견율에 미치는 영향을 평가하는 것을 목표로 한다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

630

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 폴란드
    • Lesser Poladn
      • Krakow, Lesser Poladn, 폴란드, 31559
        • 모병
        • MEDICINA Medical Center
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Zofia Orzeszko, MD
    • Lesser Polasd
      • Krakow, Lesser Polasd, 폴란드, 31061
        • 모병
        • Brothers Hospitallers Medical Center, Hospital of St John of god in Krakow
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Tomasz Gach, PhD

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:

  • 연구 참여에 동의하고,
  • 50세에서 65세 사이의 연령,
  • 외래 대장내시경 검사가 예정되어 있습니다.

제외 기준:

  • 이전 대장내시경,
  • 대장수술 경력,
  • 모든 적응증에 대해 지속적인 생물학적 치료,
  • 원발성 경화성 담관염,
  • 가족성 폴립증 증후군,
  • 만성 설사,
  • 궤양성 대장염,
  • 크론병.

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
실험적: AI 그룹
AI 그룹에는 대장 폴립 검출을 위한 ENDO-AID OIP-1 인공 지능 시스템의 지원을 받아 대장 내시경 검사를 받는 환자가 포함됩니다.
장치: CADe(컴퓨터 지원 감지)
Endo-Aid CADe 시스템은 ENDO-AID 하드웨어의 AI 지원 컴퓨터 지원 병변 탐지 애플리케이션입니다. 올림푸스가 개발하고 가르친 신경망을 통해 생성된 복잡한 알고리즘을 사용합니다. 이 새로운 앱을 사용하면 정교한 기계 학습 시스템이 화면에 의심스러운 병변이 나타날 때 실시간으로 내시경 의사에게 경고할 수 있습니다. 비전 프로세서의 이미지가 CADe 장치로 전송됩니다. 컴퓨터 응용 프로그램은 폴립의 모양을 인식하고 모니터 화면에 위치를 표시합니다.
간섭 없음: 비AI그룹
Non-AI 그룹은 이 시스템의 도움 없이 대장내시경 검사를 받는 환자로 구성됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
선종 발견율(ADR)
기간: 대장내시경 검사 중에
조직학적으로 확인된 선종이 하나 이상 발견되었을 때 대장내시경을 시행한 비율입니다.
대장내시경 검사 중에

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
초보자와 숙련된 내시경 의사 모두를 위한 인공지능의 유용성
기간: 대장내시경 검사 중에
수련생과 전문 내시경 의사의 AI 유무에 따른 선종 발견율(ADR)의 차이.
대장내시경 검사 중에
대장내시경 검사 중 발견된 폴립의 형태 평가
기간: 대장내시경 검사 중에
연구의 양쪽 부문에서 발견된 폴립 형태의 차이를 평가합니다.
대장내시경 검사 중에
인공지능을 활용하여 수행되는 절차의 비용 분석
기간: 연구 완료를 통해 평균 6개월
병리학적 평가 및 추가 감시 검사 비용 증가를 포함하여 AI 구현의 비용 효율성 평가.
연구 완료를 통해 평균 6개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Jagiellonian University

수사관

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

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)

2024년 11월 1일

기본 완료 (추정된)

2025년 10월 31일

연구 완료 (추정된)

2025년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 1월 12일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 1월 15일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

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

  • 2024.000.421

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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