Deteção de Vasos Sanguíneos Guiada por Inteligência Artificial para Aumentar a Segurança em Procedimentos Endoscópicos do Terceiro Espaço
Detecção Guiada por Inteligência Artificial de Marcadores Anatómicos para Melhorar a Segurança em Procedimentos Endoscópicos do Terceiro Espaço
This prospective study aims to evaluate the performance of a novel Artificial Intelligence (AI) clinical decision support tool during third space endoscopic procedures, such as Endoscopic Submucosal Dissection (ESD) and Peroral Endoscopic Myotomy (POEM).
While these procedures are effective for treating gastrointestinal neoplasms and motility disorders, they carry risks of intraprocedural bleeding and perforation if submucosal blood vessels are not correctly identified and coagulated. Building on previous retrospective validation, this study will assess whether a real-time artificial intelligence model can assist endoscopists in detecting and delineating blood vessels more accurately and faster during live human procedures.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Background and Rationale
Third-space endoscopy procedures are technically demanding. The primary challenge lies in the inadvertent transection of submucosal vessels, which leads to bleeding that obscures the surgical field and increases the risk of perforation. Currently, vessel identification is entirely operator-dependent.
Our team has developed a deep-learning based artificial intelligence model trained on 250,000 annotated images from 150 POEM procedures. This model is optimized for minimal latency, allowing for real-time visual overlays (delineation) of blood vessels on the endoscopic monitor.
Study Objectives The primary objective is to evaluate the Vessel Detection Rate (VDR)-the proportion of vessels identified by the endoscopist when assisted by the AI compared to standard practice.
The study will also investigate:
Vessel Detection Time (VDT): The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification.
Study Design & Workflow:
In this prospective study, the AI system will be integrated into the Olympus EVIS X1 series endoscopy stack. As the endoscopist navigates the submucosal space, the AI will provide real-time visual segmentation masks highlighting vessels. The performance will be recorded and compared against a post-procedure review by independent experts to calculate sensitivity and detection speed.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
-
-
Telangana
-
Hyderabad, Telangana, Índia, 500032
- Asian Institute of Gastroenterology
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Descrição
Inclusion Criteria:
- Patients diagnosed with Achalasia Cardia or neoplasms.
Exclusion Criteria:
- Patients with conditions deemed unsuitable for third space endoscopy procedures (e.g.: Candidiasis)
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Viabilidade do dispositivo
- Alocação: Não randomizado
- Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Comparador Ativo: With Artificial Intelligence
Endoscopist will see the AI generated segmentation mask |
Real time AI generated segmentation mask or delineation contours for sub-mucosal blood vessels visible on the endoscopy monitor. |
|
Sem intervenção: Without Artificial Intelligence
Endoscopist will not see the AI generated segmentation mask |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Vessel Detection Rate (VDR)
Prazo: 3 months
|
the proportion of vessels identified by the endoscopist |
3 months
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Vessel Detection Time (VDT)
Prazo: 3 months
|
The latency between a vessel appearing in the field of view and its identification. |
3 months
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Abhishek Tyagi, Asian Intitute of Gastroenterology
Publicações e links úteis
Publicações Gerais
- Scheppach MW, Mendel R, Muzalyova A, Rauber D, Probst A, Nagl S, Rommele C, Yip HC, Lau LHS, Golder SK, Schmidt A, Kouladouros K, Abdelhafez M, Walter BM, Meinikheim M, Chiu PWY, Palm C, Messmann H, Ebigbo A. Use of artificial intelligence in submucosal vessel detection during third-space endoscopy. Endoscopy. 2025 Jul;57(7):760-766. doi: 10.1055/a-2534-1164. Epub 2025 Feb 5.
- Ebigbo A, Mendel R, Scheppach MW, Probst A, Shahidi N, Prinz F, Fleischmann C, Rommele C, Goelder SK, Braun G, Rauber D, Rueckert T, de Souza LA Jr, Papa J, Byrne M, Palm C, Messmann H. Vessel and tissue recognition during third-space endoscopy using a deep learning algorithm. Gut. 2022 Dec;71(12):2388-2390. doi: 10.1136/gutjnl-2021-326470. Epub 2022 Sep 15.
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AITSE-1
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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