Искусственный интеллект против идентификации эндоскописта в нормальной анатомии ЭУЗИ
22 февраля 2024 г. обновлено: Carlos Robles-Medranda, Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas
Сравнительная оценка искусственного интеллекта и точности эндоскопистов при использовании эндоскопического ультразвука для идентификации нормальных анатомических структур: межинституциональное перекрестное исследование
Визуальное впечатление от эндоскопического ультразвука (ЭУЗИ) зависит от оператора и может снизить точность диагностики, особенно у менее опытных эндоскопистов. Внедрение искусственного интеллекта потенциально может снизить зависимость оператора и вариативность интерпретации, помогая или улучшая общую точность.
Поэтому исследователи стремятся сравнить диагностическую точность модели на основе искусственного интеллекта (ИИ) и эндоскопистов при выявлении нормальных анатомических структур в процедурах ЭУЗИ.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
ЭУЗИ – это процедура, зависящая от оператора, точность которой зависит от опыта и навыков. В настоящее время EUS-обучение может осуществляться путем формального обучения в центре в течение 6–24 месяцев или неформального обучения посредством дидактических занятий с коротким практическим опытом. Однако параметры для правильного и полного измерения опыта обучения еще предстоит определить. Внедрение искусственного интеллекта в ЭУЗИ потенциально может смягчить зависимость от оператора и повысить точность диагностики.
Таким образом, обнаружение нормальных анатомических структур на отдельной основе с использованием модели на основе ИИ, экспертами и неспециалистами-эндоскопистами, чтобы определить, где ИИ будет наиболее полезен.
Исследователи стремятся сравнить диагностическую точность модели на основе искусственного интеллекта с идентификацией эндоскопистами нормальных анатомических структур в процедурах ЭУЗИ.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Действительный)
30
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Места учебы
-
-
Guayas
-
Guayaquil, Guayas, Эквадор, 090505
- IECED
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Эксперты и неспециалисты по ЭУЗИ желудочно-кишечного тракта.
Описание
Критерии включения:
- Эксперты гастроэнтерологической ЭУЗИ-эндоскопии.
- Обучение неспециалистов-эндоскопистов желудочно-кишечного тракта для ЭУЗИ.
- Больные хронической диспепсией без других признаков.
- Пациенты с предыдущими КТ-изображениями или эндоскопией верхних отделов пищеварительного тракта не сообщают о других результатах.
- Пациенты, нуждающиеся в ЭУЗИ для наблюдения из-за семейного анамнеза рака поджелудочной железы без результатов МРТ.
Критерий исключения:
- Интернет-соединение менее 100 МБ в секунду.
- Пациенты с аномальными структурами или с видимыми поражениями.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Модель на основе искусственного интеллекта
Сверточная нейронная сеть AIWorks-EUS версии 2 (CNNv2) (mdconsgroup, Гуаякиль, Эквадор) применяется к предварительно записанным видео для обнаружения нормальных анатомических структур.
|
Предварительно записанные видео, обрезанные по разным окнам (средостению, желудку, двенадцатиперстной кишке), будут анализироваться моделью AIWorks-EUS и эндоскопистами в разное время для распознавания различных нормальных анатомических структур.
|
|
Эксперты-эндоскописты
Эндоскописты, выполнившие >190 процедур ЭУЗИ в год, включая 75 процедур стадирования рака поджелудочной железы и слизистой оболочки каждая, 40 субэпителиальных случаев; и 50 случаев ЭУЗИ-тонкоигольной аспирации (ТПА) (25 из них — случаи поджелудочной железы); следуя рекомендациям Американского общества желудочно-кишечной эндоскопии (ASGE).
|
Предварительно записанные видео, обрезанные по разным окнам (средостению, желудку, двенадцатиперстной кишке), будут анализироваться моделью AIWorks-EUS и эндоскопистами в разное время для распознавания различных нормальных анатомических структур.
|
|
Неспециалисты-эндоскописты
Эндоскописты, выполнившие <190 процедур ЭУЗИ в год, включая 75 процедур стадирования рака поджелудочной железы и слизистой оболочки каждая, 40 субэпителиальных случаев; и 50 случаев ЭУЗИ-ФНА (25 из них — случаи поджелудочной железы); следуя рекомендациям Американского общества желудочно-кишечной эндоскопии (ASGE).
|
Предварительно записанные видео, обрезанные по разным окнам (средостению, желудку, двенадцатиперстной кишке), будут анализироваться моделью AIWorks-EUS и эндоскопистами в разное время для распознавания различных нормальных анатомических структур.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность диагностики
Временное ограничение: 5 месяцев
|
Истинно положительный, истинно отрицательный, ложно положительный и ложно отрицательный результат, основанный на обнаружении анатомических структур по данным внешнего эксперта-эндоскописта, является золотым стандартом.
|
5 месяцев
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Соглашение между наблюдателями
Временное ограничение: 5 месяцев
|
Сравнение точности диагностики модели на основе искусственного интеллекта (ИИ) и обеих групп (экспертов и неспециалистов-эндоскопистов) с использованием Fleiss Kappa.
|
5 месяцев
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Соавторы
Следователи
- Главный следователь: Carlos Robles-Medranda, MD FASGE, Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas (IECED)
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Han C, Nie C, Shen X, Xu T, Liu J, Ding Z, Hou X. Exploration of an effective training system for the diagnosis of pancreatobiliary diseases with EUS: A prospective study. Endosc Ultrasound. 2020 Sep-Oct;9(5):308-318. doi: 10.4103/eus.eus_47_20.
- Cho CM. Training in Endoscopy: Endoscopic Ultrasound. Clin Endosc. 2017 Jul;50(4):340-344. doi: 10.5946/ce.2017.067. Epub 2017 Jul 31.
- Finocchiaro M, Cortegoso Valdivia P, Hernansanz A, Marino N, Amram D, Casals A, Menciassi A, Marlicz W, Ciuti G, Koulaouzidis A. Training Simulators for Gastrointestinal Endoscopy: Current and Future Perspectives. Cancers (Basel). 2021 Mar 20;13(6):1427. doi: 10.3390/cancers13061427.
- Robles-Medranda C, Baquerizo-Burgos J, Puga-Tejada M, Del Valle R, Mendez JC, Egas-Izquierdo M, Arevalo-Mora M, Cunto D, Alcivar-Vasquez J, Pitanga-Lukashok H, Tabacelia D. Development of convolutional neural network models that recognize normal anatomic structures during real-time radial-array and linear-array EUS (with videos). Gastrointest Endosc. 2024 Feb;99(2):271-279.e2. doi: 10.1016/j.gie.2023.10.028. Epub 2023 Oct 10.
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 мая 2023 г.
Первичное завершение (Действительный)
1 октября 2023 г.
Завершение исследования (Действительный)
26 января 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
16 февраля 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
22 февраля 2024 г.
Первый опубликованный (Оцененный)
28 февраля 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
28 февраля 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
22 февраля 2024 г.
Последняя проверка
1 февраля 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- IECED-12345
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .