Sztuczna inteligencja i jakość oczyszczania jelit (CALPER3)

Postrzeganie czystości okrężnicy przez pacjenta przed poddaniem się kolonoskopii badano jako predyktor jakości czystości okrężnicy, wykazując, że jest silnym predyktorem nieodpowiedniej czystości. Konwolucyjna sieć neuronowa opracowana przez naszą grupę, przeszkolona ze zdjęciami wycieków z odbytu w różnych momentach przygotowania okrężnicy, osiągnęła wysoką dokładność diagnostyczną. Bazując na tych wszystkich doświadczeniach, następnym krokiem byłaby ocena w randomizowanym badaniu klinicznym, czy ta sieć neuronowa zintegrowana z aplikacją komputerową związaną z zaleceniami dotyczącymi czyszczenia poprawia jakość czystości jelita grubego pacjentów w porównaniu z grupą kontrolną, co jest celem tego projektu Dlatego też głównym celem badania jest ocena, czy strategia oparta na aplikacji mobilnej połączonej z siecią neuronową jest przydatna do kierowania oczyszczaniem jelita grubego w sposób bardziej spersonalizowany niż zwykła pielęgnacja definiowana jako regularne instrukcje ustne i pisemne. Celem drugorzędnym będzie akceptacja tego urządzenia sztucznej inteligencji zdefiniowana jako odsetek pacjentów przypisanych do grupy interwencyjnej, która faktycznie korzystała z urządzenia. Kolejni pacjenci ambulatoryjni spełniający kryteria włączenia i żadne z kryteriów wykluczenia, którzy zostali poproszeni o poddanie się kolonoskopii, zostaną włączeni do badania i przydzieleni losowo do aplikacji mobilnej sztucznej inteligencji lub grupy kontrolnej Grupa interwencyjna otrzyma odpowiedź z systemu AI w celu ustalenia jakość oczyszczania jelita grubego: odpowiednie przygotowanie lub nieodpowiednie przygotowanie. Ponadto system wyda konkretne zalecenia w oparciu o jakość oczyszczania. Pacjenci przydzieleni do grupy kontrolnej zostaną poddani przygotowaniu do kolonoskopii zgodnie ze standardowymi zaleceniami.