Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

System raportowania kolonoskopii wspomagany przez sztuczną inteligencję w poprawie jakości raportowania

13 kwietnia 2023 zaktualizowane przez: Renmin Hospital of Wuhan University

System rozpoznawania mowy i obrazu w poprawie jakości raportowania podczas kolonoskopii

W tym badaniu badacze zaproponowali prospektywne badanie dotyczące skuteczności systemu opartego na rozpoznawaniu mowy i obrazu w poprawie jakości raportów podczas kolonoskopii dla jakości raportów z kolonoskopii u endoskopistów. Uczestnicy zostaliby podzieleni na dwie grupy. W przypadku zebranych filmów z kolonoskopii grupa A rejestrowałaby swoje obserwacje przy pomocy systemu sztucznej inteligencji. System asystenta sztucznej inteligencji może automatycznie przechwytywać obrazy segmentów jelita i wskazywać nieprawidłowe zmiany. Grupa B wypełniłaby raport z endoskopii bez specjalnych podpowiedzi. Po okresie wypłukiwania dwie grupy zamieniły się, to znaczy grupa A bez pomocy AI i grupa B z pomocą AI, aby uzupełnić raport z kolonoskopii. Następnie porównuje się kompletność raportu z kolonoskopii, kompletność uchwycenia anatomicznych punktów orientacyjnych i wykrytych zmian, kompletność ustrukturyzowanego opisu, dokładność raportowania zmian, czas raportowania i zadowolenie z systemu raportowania są porównywane z lub bez pomocy AI.

Przegląd badań

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Oczekiwany)

10

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

    • Hubei
      • Wuhan, Hubei, Chiny, 430060
        • Renmin Hospital of Wuhan Univercity

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Kryteria przyjęcia:

Pacjenci:

  1. Mężczyzna lub kobieta w wieku ≥18 lat;
  2. Potrafi przeczytać, zrozumieć i podpisać świadomą zgodę;
  3. Badacz uważa, że ​​uczestnicy mogą zrozumieć proces badania klinicznego, są chętni i zdolni do ukończenia wszystkich procedur badawczych i wizyt kontrolnych oraz współpracują w ramach procedur badawczych;
  4. Pacjenci wymagający kolonoskopii.

Lekarze:

  1. Mężczyźni lub kobiety, którzy ukończyli 18 lat;
  2. Po kwalifikowanym wykształceniu medycznym i uzyskaniu Licencji Praktyki Lekarskiej.

Kryteria wyłączenia:

Pacjenci:

  1. w ciągu ostatnich 5 lat nadużywał narkotyków lub alkoholu lub miał zaburzenia psychiczne;
  2. Kobiety w ciąży lub karmiące piersią;
  3. Pacjenci ze znanym zespołem wielu polipów;
  4. pacjenci ze stwierdzoną chorobą zapalną jelit;
  5. znane zwężenie jelita lub guz zajmujący przestrzeń;
  6. znana niedrożność lub perforacja okrężnicy;
  7. pacjenci z historią operacji jelita grubego;
  8. Pacjenci z wcześniejszą alergią na wcześniej stosowany lek spazmolizujący;
  9. Niemożność wykonania biopsji z powodu zaburzeń krzepnięcia lub doustnych antykoagulantów;
  10. Choroby wysokiego ryzyka lub inne szczególne stany, które zdaniem badacza nie nadają się do udziału w badaniu klinicznym.

Lekarze:

1. Badacz uważa, że ​​badani nie nadają się do udziału w badaniach klinicznych.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Wykonalność urządzenia
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Zadanie krzyżowe
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: z systemem asystentów sztucznej inteligencji
Endoskopiści uzupełniali raport z kolonoskopii przy pomocy systemu sztucznej inteligencji.
System asystenta sztucznej inteligencji może automatycznie przechwytywać obrazy segmentów jelita i wskazywać nieprawidłowe zmiany w oparciu o rozpoznawanie mowy i głębokie uczenie się.
Brak interwencji: bez systemu asystenta sztucznej inteligencji
Endoskopiści wypełniali raport z kolonoskopii bez specjalnych podpowiedzi.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Integralność raportu kolonoskopii
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Integralność raportów z pomocą sztucznej inteligencji lub bez niej. Metoda obliczania = liczba zarejestrowanych informacji / całkowita liczba informacji potrzebnych do zarejestrowania x 100%
Jeden miesiąc

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Integralność uchwycenia anatomicznych punktów orientacyjnych
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Integralność przechwyconych obrazów jelita Landmrak z asystą AI lub bez niej. Metoda obliczeniowa = liczba anatomicznych punktów orientacyjnych na przechwyconych obrazach / całkowita liczba anatomicznych punktów orientacyjnych x 100%
Jeden miesiąc

Inne miary wyników

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Integralność zgłoszenia zmiany
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Zgłoś integralność zmiany chorobowej z pomocą sztucznej inteligencji lub bez niej. Metoda obliczeniowa = liczba zgłoszonych zmian / całkowita liczba zmian x 100%
Jeden miesiąc
Kompletność ustrukturyzowanego opisu
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Kompletność ustrukturyzowanego opisu ze wspomaganiem AI lub bez. Metoda obliczania = liczba ustrukturyzowanych opisów / całkowita liczba ustrukturyzowanych opisów, które należy zarejestrować x 100%
Jeden miesiąc
Dokładność zgłaszania zmian
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Dokładność raportu o zmianach z lub bez wspomagania AI. Metoda obliczeniowa = liczba zmian z prawidłowym opisem / łączna liczba zmian z opisemx 100%
Jeden miesiąc
Czas na raportowanie
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Czas na raportowanie ze wspomaganiem AI lub bez
Jeden miesiąc
Zadowolenie z systemu raportowania
Ramy czasowe: Jeden miesiąc
Zadowolenie z systemu raportowania ze wspomaganiem AI lub bez
Jeden miesiąc

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)

15 maja 2023

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

15 czerwca 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 lipca 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

2 kwietnia 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

13 kwietnia 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

25 kwietnia 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

25 kwietnia 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

13 kwietnia 2023

Ostatnia weryfikacja

1 marca 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • EA-23-002

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj