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

Identifikasjon av kunstig intelligens vs endoskopist i EUS normal anatomi

22. februar 2024 oppdatert av: Carlos Robles-Medranda, Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas

Sammenlignende evaluering av kunstig intelligens og endoskopisters nøyaktighet i endoskopisk ultralyd for identifisering av normale anatomiske strukturer: en multiinstitusjonell, tverrsnittsstudie

Endoskopisk ultralyd (EUS) synsinntrykk er operatøravhengig og kan hindre diagnostisk nøyaktighet, spesielt hos mindre erfarne endoskopister. Implementeringen av kunstig intelligens kan potensielt redusere operatøravhengighet og tolkningsvariabilitet, hjelpe eller forbedre den generelle nøyaktigheten.

Etterforskerne tar derfor sikte på å sammenligne diagnostisk nøyaktighet mellom kunstig intelligens (AI)-basert modell og endoskopistene når de identifiserer normale anatomiske strukturer i EUS-prosedyrer.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

EUS er en operatøravhengig prosedyre hvor nøyaktighet avhenger av erfaring og ferdigheter. I dag kan EUS-trening oppnås ved en formell fellesskapstrening i et senter i 6-24 måneder eller en uformell opplæring gjennom didaktiske økter med en kort praktisk erfaring. Imidlertid er parametere for en korrekt og fullstendig læringsopplevelsesmåling ennå ikke definert. Implementeringen av kunstig intelligens på EUS kan potensielt redusere den operatøravhengige variabelen og forbedre diagnostisk nøyaktighet.

Derfor påvisning av normale anatomiske strukturer på en separat basis ved hjelp av en AI-basert modell, ekspert og ikke-ekspert endoskopister for å bestemme hvor AI vil være mest nyttig.

Etterforskerne tar sikte på å sammenligne den diagnostiske nøyaktigheten til den AI-baserte modellen med endoskopistenes identifikasjon av normale anatomiske strukturer i EUS-prosedyrer.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

30

Kontakter og plasseringer

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

Studiesteder

  • Ecuador
    • Guayas
      • Guayaquil, Guayas, Ecuador, 090505
        • IECED

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

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

Eksperte og ikke-ekspert gastrointestinale EUS-endoskopister.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Erfarne gastrointestinale EUS-endoskopister.
  • Ikke-ekspert gastrointestinale endoskopister opplæring for EUS.
  • Pasienter med kronisk dyspepsi uten andre funn.
  • Pasienter med tidligere CT-bilder eller øvre fordøyelsesendoskopi rapporterer ingen andre funn.
  • Pasienter som krever EUS for overvåking på grunn av familiehistorie med kreft i bukspyttkjertelen uten funn på MR.

Ekskluderingskriterier:

  • Internett-tilkobling mindre enn 100 MBs per sekund.
  • Pasienter med unormale strukturer eller med synlige lesjoner.

Studieplan

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

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
AI-basert modell
AIWorks-EUS Convolutional Neural Network versjon 2 (CNNv2) (mdconsgroup, Guayaquil, Ecuador) brukt på forhåndsinnspilte videoer for påvisning av normale anatomiske strukturer.
Diagnostisk test: Påvisning av strukturer
Forhåndsinnspilte videoer, beskåret i henhold til de forskjellige vinduene (mediastinal, gastrisk, duodenal) vil bli analysert av AIWorks-EUS-modellen og endoskopister på forskjellige tidspunkter for gjenkjennelse av de forskjellige normale anatomiske strukturene.
Erfarne endoskopister
Endoskopister med >190 EUS-prosedyrer per år, inkludert 75 bukspyttkjertel- og slimhinnekreftstadieinngrep hver, 40 subepiteliale tilfeller; og 50 tilfeller av EUS-finnålaspirasjon (FNA) (25 av dem er bukspyttkjerteltilfeller); følge anbefalingene fra American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE).
Diagnostisk test: Påvisning av strukturer
Forhåndsinnspilte videoer, beskåret i henhold til de forskjellige vinduene (mediastinal, gastrisk, duodenal) vil bli analysert av AIWorks-EUS-modellen og endoskopister på forskjellige tidspunkter for gjenkjennelse av de forskjellige normale anatomiske strukturene.
Ikke-ekspert endoskopister
Endoskopister med <190 EUS-prosedyrer per år, inkludert 75 bukspyttkjertel- og slimhinnekreftstadieinngrep hver, 40 subepiteliale tilfeller; og 50 tilfeller av EUS-FNA (25 av dem er bukspyttkjerteltilfeller); følge anbefalingene fra American Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE).
Diagnostisk test: Påvisning av strukturer
Forhåndsinnspilte videoer, beskåret i henhold til de forskjellige vinduene (mediastinal, gastrisk, duodenal) vil bli analysert av AIWorks-EUS-modellen og endoskopister på forskjellige tidspunkter for gjenkjennelse av de forskjellige normale anatomiske strukturene.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Diagnostisk nøyaktighet
Tidsramme: 5 måneder
Sann positiv, sann negativ, falsk positiv og falsk negativ basert på påvisning av anatomiske strukturer i henhold til en ekstern ekspert endoskopist som gullstandard.
5 måneder

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
Interobservatøravtale
Tidsramme: 5 måneder
Sammenligning av diagnostisk nøyaktighet mellom kunstig intelligens (AI)-basert modell og begge gruppene (ekspert og ikke-ekspert endoskopister) som bruker Fleiss Kappa.
5 måneder

Samarbeidspartnere og etterforskere

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

Sponsor

Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas

Samarbeidspartnere

Beth Israel Deaconess Medical Center
Universitair Ziekenhuis Brussel
The Methodist Hospital Research Institute
Larkin Community Hospital
mdconsgroup, Guayaquil, Ecuador
Hospital Clinico Universitario de Santiago
Carol Davila University of Medicine and Pharmacy
Baylor Saint Luke's Medical Center
Barra Life Medical Center, Brazil
Hospital Civil de Morelia, Michoacan
ELIAS Emergency University Hospital

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Carlos Robles-Medranda, MD FASGE, Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas (IECED)

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

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. mai 2023

Primær fullføring (Faktiske)

1. oktober 2023

Studiet fullført (Faktiske)

26. januar 2024

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

16. februar 2024

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

22. februar 2024

Først lagt ut (Antatt)

28. februar 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Antatt)

28. februar 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

22. februar 2024

Sist bekreftet

1. februar 2024

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • IECED-12345

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. .

Kliniske studier på Gastrointestinale sykdommer

Kliniske studier på Påvisning av strukturer

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in El Salvador

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

3
Abonnere