AI-assistert gastroskopisk åreknuterdiagnose

Denne studien er en prospektiv multisenterstudie. Pasienter som oppfyller studiens inklusjons- og eksklusjonskriterier vil samle inn sin grunnleggende informasjon under poliklinisk og sykehusinnleggelse. Den utpekte legen vil introdusere betydningen av denne studien for pasientene og signere det informerte samtykket. Etter endoskopien av pasienten ble videoen av operasjonen under endoskopet samlet inn og lagret, og AI ble importert for å få konklusjonene om de ovennevnte egenskapene, samt stratifiserings- og behandlingsanbefalinger. Oppfølgingskrav for tredjepartsleger som oppfyller inklusjonskriteriene, registrerer sine ulike diagnose- og behandlingsanbefalinger etter å ha sett videoen (hovedsakelig i form av et utvalgsspørreskjema for å unngå subjektiv skjevhet), og innholdet i spørreskjemaet inkluderer venene observert i videoen om endoskopisk operasjon. Varicose-relaterte trekk (med eller uten rødt tegn, blødningstegn, åreknuterform, diameter, farge, slimhinnetegn), og tilsvarende risikostratifisering og behandlingsanbefalinger kreves. For videoer med inkonsekvente konklusjoner mellom AI og leger, vil leger bli bedt om å se disse videoene med AI-oppfordringer igjen for å gi sine meninger, og det vil være en to ukers bufferperiode mellom første gang og andre visning. Referansestandarden for diagnose vil bli innhentet av tre endoskopister som ser på videoer uten AI-oppfordringer, og konklusjonene trukket av de tre ekspertene vil bli brukt som referansestandard. Når de tre ekspertene har inkonsistente konklusjoner, vil de tre ekspertene diskutere En konsensus skal råde. Hvis det ikke kan oppnås enighet til slutt, vil videoen bli forkastet.

Primære og sekundære endepunkter ble oppnådd ved å sammenligne nøyaktigheten av diagnoser laget av leger og AI. Alle data ble analysert med SPSS statistisk programvare.