Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Evalueer de effecten van een AI-systeem op de kwaliteit van colonoscopie van beginnende endoscopisten

22 maart 2023 bijgewerkt door: Renmin Hospital of Wuhan University

Evalueer de effecten van een systeem voor kunstmatige intelligentie op de kwaliteit van colonoscopie van beginnende endoscopisten: een gerandomiseerde gecontroleerde studie

In deze studie heeft het AI-ondersteunde systeem EndoAngel de functies van het herinneren van de ileocecale overgang, wachttijd, opnamesnelheid, glijdende lens, poliepen in het gezichtsveld, enz. Deze functies kunnen beginnende endoscopisten helpen bij het uitvoeren van colonoscopie en de kwaliteit verbeteren.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Colonoscopie is een cruciale techniek voor het opsporen en diagnosticeren van laesies van het lagere spijsverteringskanaal. De vraag naar endoscopie is groot in China en endoscopie is schaars. Een colonoscopie is echter een complexe technische procedure die training en ervaring vereist voor maximale nauwkeurigheid en veiligheid. Het vermogen van verschillende endoscopisten varieert enorm. Beginnende endoscopisten hebben over het algemeen moeite en een hoog risico bij het invoeren van colonoscopie, en hebben de hulp van experts nodig. Tot op zekere hoogte verspilt dit de productiviteit van de beginner. Als onderzoekers de werkmodus kunnen regelen van experts die binnenkomen en beginners die endoscopie terugtrekken, kunnen de klinische efficiëntie en het gebruik van middelen aanzienlijk worden verbeterd. Onderzoekers moeten echter rekening houden met het slechte onderzoeksvermogen van beginnende endoscopisten. Het is gemeld dat het detectiepercentage van adenoom bij colonoscopie uitgevoerd door endoscopisten met verschillende anciënniteit 7,4% ~ 52,5% is. Als het onderzoeksvermogen van beginnende endoscopisten kan worden verbeterd, kan deze zorg worden weggenomen.

Deep learning-algoritmen zijn de afgelopen jaren continu doorontwikkeld en steeds volwassener geworden. Ze zijn geleidelijk toegepast op medisch gebied. Computervisie is een wetenschap die bestudeert hoe machines kunnen worden gemaakt om te "zien". Door middel van diep leren kunnen camera en computer menselijke ogen vervangen om machinevisie uit te voeren, zoals doelherkenning, volgen en meten. Interdisciplinaire samenwerking op het gebied van medische beeldvorming en computervisie is ook een van de onderzoekshotspots van de afgelopen jaren. Momenteel wordt het voornamelijk toegepast op de automatische identificatie en detectie van laesies en kwaliteitscontrole en heeft het goede resultaten opgeleverd.

De voorlopige experimenten van de onderzoeker hebben aangetoond dat diep leren een hoge nauwkeurigheid heeft bij het bewaken van de endoscopische kwaliteit, wat de operaties van artsen effectief kan reguleren, blinde vlekken kan verminderen en de kwaliteit van endoscopisch onderzoek kan verbeteren. Tegelijkertijd kan het ook de terugtrekkingstijd van de arts in realtime volgen en het detectiepercentage van adenoom verbeteren. In het eerdere werk van de onderzoeksgroep van de onderzoeker hebben onderzoekers met succes op deep learning gebaseerde colonoscopie ontwikkeld, snelheidsbewaking en beoordeling van de darmreinheid ingetrokken en de effectiviteit van het AI-geassisteerde systeem EndoAngel geverifieerd bij het verbeteren van de kwaliteit van gastroscopie en colonoscopie in klinische onderzoeken.

Gebaseerd op de bovenstaande rijke basis van voorbereidend werk en de enorme vraag naar verbetering van de colonoscopiecapaciteit van beginners. Door de prestaties van beginners en beginners te vergelijken met EndoAngel-assistentie en experts in colonoscopie, willen onderzoekers onderzoeken of kunstmatige intelligentie beginners kan helpen om het expertniveau in colonoscopie te bereiken.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Werkelijk)

685

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

  • China
    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, China, 430060
        • Renmin Hospital of Wuhan University

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  1. Man of vrouw ≥18 jaar;
  2. In staat zijn om een ​​geïnformeerde toestemming te lezen, te begrijpen en te ondertekenen;
  3. De onderzoeker is van mening dat de proefpersonen het proces van de klinische studie kunnen begrijpen, bereid en in staat zijn om alle onderzoeksprocedures en vervolgbezoeken te voltooien en mee te werken aan de studieprocedures;
  4. Patiënten die colonoscopie nodig hebben.

Uitsluitingscriteria:

  1. Drugs- of alcoholmisbruik of een psychische stoornis hebben gehad in de afgelopen 5 jaar;
  2. Zwangere of zogende vrouwen;
  3. Patiënten met bekend meervoudig poliepsyndroom;
  4. patiënten met een bekende inflammatoire darmaandoening;
  5. bekende darmstenose of ruimte-innemende tumor;
  6. bekende colonobstructie of -perforatie;
  7. patiënten met een voorgeschiedenis van colorectale chirurgie;
  8. Patiënten met een voorgeschiedenis van allergie voor eerder gebruikte spasmolyse;
  9. Geen biopsie en poliepverwijdering kunnen uitvoeren vanwege stollingsstoornissen of orale anticoagulantia;
  10. Risicovolle ziekten of andere bijzondere aandoeningen waarvan de onderzoeker de proefpersoon ongeschikt acht voor deelname aan de klinische proef.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: Gerandomiseerd
  • Interventioneel model: Parallelle opdracht
  • Masker: Enkel

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Experimenteel: beginners met AI-ondersteund systeem
De beginnende artsen worden bij colonoscopie geassisteerd met een artificieel intelligentiesysteem dat abnormale laesies en de snelheid van terugtrekking in realtime kan aangeven, evenals feedback over het percentage overspeed.
Apparaat: hulpsysteem voor kunstmatige intelligentie
Het assistentiesysteem met kunstmatige intelligentie kan abnormale laesies en real-time terugtrekkingssnelheid aangeven en het overspeed-percentage terugkoppelen.
Geen tussenkomst: experts zonder AI-ondersteund systeem
De deskundige artsen voeren routinematige colonoscopie uit zonder hulpsysteem met kunstmatige intelligentie en zonder speciale tips
Geen tussenkomst: beginner zonder AI-ondersteund systeem
De beginnende artsen voeren routinematige colonoscopie uit zonder hulpsysteem met kunstmatige intelligentie en zonder speciale tips

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Aantal gemiste diagnoses van adenoom
Tijdsspanne: Een maand
Het aantal nieuw gedetecteerde adenoom in het tweede onderzoek gedeeld door het totale aantal gedetecteerde adenoom in beide onderzoeken
Een maand

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Detectiegraad van adenoom
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met de diagnose adenomen en de noemer is het totale aantal patiënten dat een colonoscopie ondergaat.
Een maand
Detectiegraad van gevorderd adenoom
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met de diagnose geavanceerde adenomen en de noemer is het totale aantal patiënten dat een colonoscopie ondergaat. Gevorderd adenoom werd gedefinieerd als > 10 mm, villeuze adenoom, tubulaire villeuze adenoom, hoogwaardige intra-epitheliale neoplasie en carcinoom.
Een maand
Detectiepercentage poliepen
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met poliepen gedetecteerd door colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie heeft ondergaan
Een maand
Gemiddeld aantal gedetecteerde adenomen per patiënt
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het totale aantal adenomen gedetecteerd door colonoscopie en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het detectiepercentage van grote, kleine en micropoliepen
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met grote (≥10 mm), kleine (6-9 mm) en micro-kleine (≤5 mm) poliepen gedetecteerd door colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het gemiddelde aantal gedetecteerde grote, kleine en micropoliepen
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het totale aantal grote (≥10 mm), kleine (6-9 mm) en micro-kleine (≤5 mm) poliepen gedetecteerd door colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het detectiepercentage van grote, kleine en micro-adenomen
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met grote (≥10 mm), kleine (6-9 mm) en micro-kleine (≤5 mm) adenomen gedetecteerd door colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het gemiddelde aantal gedetecteerde grote, kleine en micro-adenomen
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het totale aantal grote (≥10 mm), kleine (6-9 mm) en micro-kleine (≤5 mm) adenomen gedetecteerd door colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het detectiepercentage van adenoom op verschillende locaties
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het aantal patiënten met adenomen gedetecteerd in het rectum, sigmoïde colon, dalende karteldarm, transversale karteldarm, stijgende karteldarm, ileocecaal gebied en andere plaatsen tijdens colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat colonoscopie ondergaat.
Een maand
Het gemiddelde aantal gedetecteerde adenomen op verschillende locaties
Tijdsspanne: Een maand
De teller is het totale aantal adenomen dat is gedetecteerd in het rectum, de sigmoïde colon, de dalende karteldarm, de transversale karteldarm, de stijgende karteldarm, het ileocecaal gebied en andere plaatsen tijdens colonoscopie, en de noemer is het totale aantal patiënten dat een colonoscopie ondergaat.
Een maand

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Renmin Hospital of Wuhan University

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Yu Honggang, Doctor, Renmin Hospital of Wuhan University

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

24 maart 2022

Primaire voltooiing (Werkelijk)

24 oktober 2022

Studie voltooiing (Werkelijk)

24 november 2022

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

1 maart 2022

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

9 april 2022

Eerst geplaatst (Werkelijk)

12 april 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

24 maart 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

22 maart 2023

Laatst geverifieerd

1 maart 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • EA-22-002

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren