用于肠道准备质量评分的人工智能系统的开发和验证
2021年3月1日 更新者：Dae Kyung Sohn、National Cancer Center, Korea
本研究的目的是开发和验证基于波士顿肠道准备评分 (BBPS) 的人工智能 (AI) 肠道准备质量评分系统的准确性和可靠性。
然后评估这个人工智能系统是否可以帮助内窥镜医师提高临床实践中结肠镜检查的质量。
研究概览
详细说明
肠道准备是决定结肠镜检查质量的最重要因素之一。
充分的肠道准备对于保证结肠粘膜的清晰视野、完整检查整个结肠以及提高腺瘤检出率 (ADR) 至关重要。
因此，应准确、客观地评价肠道准备的质量。
然而，当前的肠道准备质量量表取决于内窥镜医师的记忆和主观决定。
近年来，基于深度学习算法的人工智能系统在医学领域得到广泛应用。
但是，很少有研究报道评估基于深度学习的人工智能系统在肠道准备质量评分中的性能。
本研究旨在开发和训练一个人工智能系统，以使用 BBPS 评估肠道准备质量，并验证人工智能系统以提高结肠镜检查的质量。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
100
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Gyeonggi-do
-
Goyang-si、Gyeonggi-do、大韩民国、410-769
- National Cancer Center
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
20年 至 80年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 接受择期结肠镜检查的 20-80 岁患者
排除标准：
- 接受结肠或直肠手术的患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：卫生服务研究
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
实验性的：人工智能辅助评分组
本组患者在AI监控设备下进行结肠镜检查。
|
患者接受标准肠道准备方案后，在AI系统设备下接受结肠镜检查。
在戒断阶段，肠道准备质量由 AI 相关评分系统评估。
撤离时间目标至少为 6 分钟。
每个检测到的息肉都将被移除并获得用于病理评估。
|
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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肠道准备评分的准确性
大体时间：6个月
|
肠道准备质量通过 BBPS 测量。
在充分清洗或抽吸结肠内容物后，对右结肠（含盲肠和升结肠）、横结肠（含肝曲和脾曲）和左结肠（含降结肠和乙状结肠）三个部分分别进行 0 至 3 分评分。 0 指未准备好结肠段，大便模糊不清，看不到粘膜；第1点是指可见部分粘膜，但部分区域被染色、残留粪便和/或不透明液体覆盖；点 2 指整个粘膜清晰可见；第 3 点是指干净的结肠段，没有染色、粪便或液体。
使用每个结肠段的分项评分，范围从最低 0 分到最高 3 分。最高分表示肠道准备良好。
充分的肠道准备被定义为总 BBPS ≥ 6 和亚 BBPS ≥ 2 每段。
|
6个月
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年7月1日
初级完成 (实际的)
2020年10月1日
研究完成 (实际的)
2020年12月30日
研究注册日期
首次提交
2020年7月22日
首先提交符合 QC 标准的
2020年7月22日
首次发布 (实际的)
2020年7月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2021年3月3日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2021年3月1日
最后验证
2021年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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