- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT05829590
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
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Interwencja / Leczenie
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
- Nazwa: Honggang Yu, MD
- Numer telefonu: 13871281899
- E-mail: yuhonggang1969@163.com
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:
- Mężczyzna lub kobieta w wieku ≥18 lat;
- Potrafi przeczytać, zrozumieć i podpisać świadomą zgodę;
- 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;
- Pacjenci wymagający kolonoskopii.
Lekarze:
- Mężczyźni lub kobiety, którzy ukończyli 18 lat;
- Po kwalifikowanym wykształceniu medycznym i uzyskaniu Licencji Praktyki Lekarskiej.
Kryteria wyłączenia:
Pacjenci:
- w ciągu ostatnich 5 lat nadużywał narkotyków lub alkoholu lub miał zaburzenia psychiczne;
- Kobiety w ciąży lub karmiące piersią;
- Pacjenci ze znanym zespołem wielu polipów;
- pacjenci ze stwierdzoną chorobą zapalną jelit;
- znane zwężenie jelita lub guz zajmujący przestrzeń;
- znana niedrożność lub perforacja okrężnicy;
- pacjenci z historią operacji jelita grubego;
- Pacjenci z wcześniejszą alergią na wcześniej stosowany lek spazmolizujący;
- Niemożność wykonania biopsji z powodu zaburzeń krzepnięcia lub doustnych antykoagulantów;
- 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 .