Effekten av datastøttet diagnose med forklarlig kunstig intelligens for kolonpolypp på optisk diagnose og aksept av teknologi
Målet med denne kliniske studien er å lære om datastøttet diagnose med dyp læring og datastøttet diagnose med forklarlig AI fungerer til optisk diagnoseytelse og aksept av teknologi hos endoskopister. Hovedspørsmålene den tar sikte på å besvare er:
Forbedrer datastøttet diagnose med dyp læring og datastøttet diagnose med forklarbar AI den optiske diagnoseytelsen hos endoskopister?
Forbedrer erfaring med bruk av dyp læringsbasert dataassistert diagnose og forklarbar AI-basert dataassistert diagnose endoskopisters aksept av dataassistert diagnose som teknologi?
Deltakerne vil:
Gjennomføre en spørreundersøkelse om aksept og bruk av teknologi om datastøttet diagnose.
Utfør en test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder uten hjelp av datastøttet diagnose.
Mer enn 1 måned senere, utfør samme test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder med datastøttet diagnose med dyp læring eller forklarbar AI.
Gjennomføre en spørreundersøkelse om aksept og bruk av teknologi om datastøttet diagnose.
Studieoversikt
Status
Forhold
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
-
Seoul, Korea, Republikken, 06236
- Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Barn
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inkluderingskriterier:
- Endoskoper med erfaring fra koloskopi
Ekskluderingskriterier:
- Hvem kan ikke utføre koloskopi
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: Randomisert
- Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: datastøttet diagnose med forklarbar AI
Utfør samme test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder med datastøttet diagnose med forklarlig AI
|
Utfør samme test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder med datastøttet diagnose med forklarbar AI.
|
|
Aktiv komparator: datastøttet diagnose med dyp læring
Utfør samme test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder med datastøttet diagnose med dyp læring
|
Utfør samme test for å estimere den patologiske diagnosen på 200 NBI-stillbilder med datastøttet diagnose med dyp læring.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Nøyaktighet av optisk diagnose
Tidsramme: Fra baseline-test til oppfølgingstest (mer enn 1 måned senere fra baseline-test)
|
Andelen tilfeller der patologiske resultater stemmer overens med endoskopisk estimering av adenom og hyperplastisk polypp
|
Fra baseline-test til oppfølgingstest (mer enn 1 måned senere fra baseline-test)
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
aksept av datastøttet diagnose som teknologi
Tidsramme: Fra baseline-test til oppfølgingstest (mer enn 1 måned senere fra baseline-test)
|
Undersøkelse om aksept og bruk av teknologi om datastøttet diagnose.
|
Fra baseline-test til oppfølgingstest (mer enn 1 måned senere fra baseline-test)
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 2311-049-1482
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
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. .