Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

AI-assistert endoskopirapportsystem for å forbedre rapporteringskvaliteten

8. august 2022 oppdatert av: Renmin Hospital of Wuhan University

En enkeltsenterstudie av et AI-assistert endoskopirapportsystem for å forbedre rapporteringskvaliteten

I denne studien foreslo vi en prospektiv studie om effektiviteten av kunstig intelligenssystem for endoskopirapportkvalitet hos endoskopister. Fagene vil bli delt inn i to grupper. For de innsamlede endoskopiske videoene ville gruppe A fullføre endoskopirapporten ved hjelp av det kunstige intelligenssystemet. Assistentsystemet for kunstig intelligens kan automatisk ta bilder, gi unormale lesjoner og delene som dekkes av undersøkelsen (øvre mage-tarmkanalen er delt inn i 26 deler). Gruppe B ville fullføre endoskopirapporten uten spesielle spørsmål. Etter en periode med glemsel byttet de to gruppene, det vil si gruppe A uten AI-assistanse og gruppe B med AI-assistanse for å fullføre endoskopirapporten. Deretter ble fullstendigheten av rapportlesjonen, nøyaktigheten av lesjonens plassering, fullstendigheten av lesjonen og standarddelen i de fangede bildene og så videre sammenlignet med eller uten AI-hjelp.

Studieoversikt

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Forventet)

10

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

      • Wuhan, Kina, 430060
        • Rekruttering
        • Renmin Hospital of Wuhan University

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

18 år til 70 år (VOKSEN, OLDER_ADULT)

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  1. menn eller kvinner som er over 18 år;
  2. Etter kvalifisert medisinsk utdanning og oppnådd sertifikatet for kinesisk lege;

Ekskluderingskriterier:

  1. Leger uten kvalifisert medisinsk utdanning og ikke oppnådd sertifikatet fra kinesisk lege;
  2. Forskeren mener forsøkspersonene ikke egner seg til å delta i kliniske studier.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: DEVICE_FEASIBILITY
  • Tildeling: TILFELDIG
  • Intervensjonsmodell: CROSSOVER
  • Masking: INGEN

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
EKSPERIMENTELL: med kunstig intelligens assistentsystem
Endoskopister ville fullføre endoskopirapporten ved hjelp av det kunstige intelligenssystemet.
Assistentsystemet for kunstig intelligens kan automatisk ta bilder, gi unormale lesjoner og delene som dekkes av undersøkelsen (magen er delt inn i 26 deler).
INGEN_INTERVENSJON: uten assistentsystem for kunstig intelligens
Endoskopister ville fullføre endoskopirapporten uten spesielle spørsmål.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Rapportlesjons integritet
Tidsramme: en måned
Rapporter lesjonsintegritet med eller uten AI-assistert. Beregningsmetode = antall rapporterte lesjoner / totalt antall lesjoner x 100 %
en måned
Nøyaktighet av lesjonsplassering
Tidsramme: en måned
Nøyaktighet av lesjonslokalisering med eller uten AI-assistert. Beregningsmetode = antall lesjoner med korrekt plassering / totalt antall lesjoner x 100 %
en måned
Integritet av lesjon i tatt bilder
Tidsramme: en måned
Lesjonsintegritet i tatt bilder med eller uten AI-assistert. Beregningsmetode = antall lesjoner i tatt bilder / totalt antall lesjoner x 100 %
en måned
Integriteten til standarddelen i tatt bilder
Tidsramme: en måned
Lesjonsintegritet i tatt bilder med eller uten AI-assistert. Beregningsmetode = antall standarddeler i tatt bilder / faktisk antall standarddeler dekket av eksamen x 100 %
en måned

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (FAKTISKE)

1. november 2021

Primær fullføring (FORVENTES)

1. desember 2022

Studiet fullført (FORVENTES)

1. desember 2022

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

27. juli 2022

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

27. juli 2022

Først lagt ut (FAKTISKE)

29. juli 2022

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (FAKTISKE)

10. august 2022

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

8. august 2022

Sist bekreftet

1. juli 2022

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Andre studie-ID-numre

  • EA-21-010

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere