- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT07568366
AI in Endoscopic Transsphenoidal Surgery
The Application of Artificial Intelligence to Patients Undergoing Endoscopic Transsphenoidal Surgery: a Single-site Prospective Feasibility and Exploratory Study (IDEAL Stage 1 and 2a)
This study focuses on bringing artificial intelligence into the operating room to assist with pituitary tumour surgeries performed through the nose. These procedures are technically demanding, and training new surgeons is often inconsistent. To address this, researchers at the National Hospital for Neurology and Neurosurgery are testing AI systems that "watch" surgical videos in real-time to identify anatomy, instruments, and the specific phase of the operation.
The core goal of the prospective trial is to improve education and team coordination without interfering with the surgery itself. The AI displays its analysis on tablets positioned for the surgical residents and nurses, rather than the lead surgeon. This setup allows the team to follow the procedure's progress, key anatomy and anticipate next steps without the surgeon needing to stop and explain. Because hospital internet can be unreliable, the study is prioritizing specialized hardware from NVIDIA that processes data locally. This "edge computing" approach ensures the AI is fast and doesn't require a live cloud connection to function.
This trial will assess the device feasibility (IDEAL Stage 1 study, ~6 cases), followed by early safety and system technical refinement (IDEAL 2a study, ~20-30 cases).
Обзор исследования
Статус
Условия
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Фаза
- Ранняя фаза 1
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
London, Соединенное Королевство
- National Hospital For Neurology and Neurosurgery
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
The inclusion criteria will be:
- Adult patients (above the age of 18 years old)
- Undergoing endoscopic transsphenoidal surgery
- Able to provide consent
The exclusion criteria will be:
- Patients less than 18 years of age
- Undergoing transcranial surgery or microscopic transsphenoidal surgery
- Unable to provide consent e.g., cannot understand, mental illness, or later withdrawing consent
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Другой
- Распределение: Н/Д
- Интервенционная модель: Одногрупповое задание
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: Рука вмешательства
|
Live intra-op AI analysis of endoscopic video feed, with output displayed on supplementary monitor
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Feasibility of live AI video analysis
Временное ограничение: Immediately after the intervention/procedure/surgery
|
The primary objective of this study is to evaluate the feasibility of the TouchSurgery platform or NVIDIA AGx/IGx based platforms for prospective AI-based surgical video analysis (via observation, validated implementation assessment and human factors questionnaires; and semi-structured interviews of surgical team members).
|
Immediately after the intervention/procedure/surgery
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Safety
Временное ограничение: Perioperatively/periprocedurally (surgeon distraction, team disruption); and immediately after the intervention/procedure/surgery (output accuracy, volatility and latency)
|
|
Perioperatively/periprocedurally (surgeon distraction, team disruption); and immediately after the intervention/procedure/surgery (output accuracy, volatility and latency)
|
|
Educational yield
Временное ограничение: Immediately after the intervention/procedure/surgery
|
To evaluate the utility of the platform for educational purposes. Via structured educational yield questionnaire of surgeons involved in each case |
Immediately after the intervention/procedure/surgery
|
|
Surgical outcomes
Временное ограничение: Through study completion, an average of 1 year
|
|
Through study completion, an average of 1 year
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Соавторы
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Hirst A, Philippou Y, Blazeby J, Campbell B, Campbell M, Feinberg J, Rovers M, Blencowe N, Pennell C, Quinn T, Rogers W, Cook J, Kolias AG, Agha R, Dahm P, Sedrakyan A, McCulloch P. No Surgical Innovation Without Evaluation: Evolution and Further Development of the IDEAL Framework and Recommendations. Ann Surg. 2019 Feb;269(2):211-220. doi: 10.1097/SLA.0000000000002794.
- Valetopoulou A, Newall N, Khan DZ, Borg A, Bouloux PMG, Bremner F, Buchfelder M, Cudlip S, Dorward N, Drake WM, Fernandez-Miranda JC, Fleseriu M, Geltzeiler M, Ginn J, Gurnell M, Harris S, Jaunmuktane Z, Korbonits M, Kosmin M, Koulouri O, Horsfall HL, Mamelak AN, Mannion R, McBride P, McCormack AI, Melmed S, Miszkiel KA, Raverot G, Santarius T, Schwartz TH, Serrano I, Zada G, Baldeweg SE, Marcus HJ, Kolias AG; PitCOP Collaborators. A core outcome set for pituitary surgery research: an international delphi consensus study. Pituitary. 2025 Jul 23;28(4):88. doi: 10.1007/s11102-025-01553-w.
- Newall N, Khan DZ, Hanrahan JG, Booker J, Borg A, Davids J, Nicolosi F, Sinha S, Dorward N, Marcus HJ. High fidelity simulation of the endoscopic transsphenoidal approach: Validation of the UpSurgeOn TNS Box. Front Surg. 2022 Dec 6;9:1049685. doi: 10.3389/fsurg.2022.1049685. eCollection 2022.
- Khan DZ, Newall N, Koh CH, Das A, Aapan S, Layard Horsfall H, Baldeweg SE, Bano S, Borg A, Chari A, Dorward NL, Elserius A, Giannis T, Jain A, Stoyanov D, Marcus HJ. Video-Based Performance Analysis in Pituitary Surgery - Part 2: Artificial Intelligence Assisted Surgical Coaching. World Neurosurg. 2024 Oct;190:e797-e808. doi: 10.1016/j.wneu.2024.07.219. Epub 2024 Aug 8.
- Khan DZ, Valetopoulou A, Das A, Hanrahan JG, Williams SC, Bano S, Borg A, Dorward NL, Barbarisi S, Culshaw L, Kerr K, Luengo I, Stoyanov D, Marcus HJ. Artificial intelligence assisted operative anatomy recognition in endoscopic pituitary surgery. NPJ Digit Med. 2024 Nov 9;7(1):314. doi: 10.1038/s41746-024-01273-8.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Оцененный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Заболевания эндокринной системы
- Заболевания головного мозга
- Заболевания центральной нервной системы
- Заболевания нервной системы
- Новообразования по локализации
- Новообразования
- Новообразования эндокринных желез
- Новообразования нервной системы
- Новообразования центральной нервной системы
- Гипоталамические заболевания
- Гипоталамические новообразования
- Супратенториальные новообразования
- Новообразования головного мозга
- Гипофизарные заболевания
- Новообразования гипофиза
Другие идентификационные номера исследования
- 127474
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Сроки обмена IPD
Критерии совместного доступа к IPD
Совместное использование IPD Поддерживающий тип информации
- STUDY_PROTOCOL
- МКФ
- КСО
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
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. .