根据内窥镜单位的工作量，两种结肠镜检查 AI 系统对结肠息肉检测的影响
2023年7月25日 更新者：Seoul National University Hospital
根据内窥镜单位的工作量，两种结肠镜人工智能系统对结肠息肉检测的影响：一项单中心前瞻性研究
计算机辅助检测 (CADe) 系统已被积极研究用于结肠镜检查中的息肉检测。
研究人员旨在根据内窥镜检查单元的工作量确定两个 CADe 系统的效果
研究概览
详细说明
基于深度学习的人工智能技术正在应用于各个医学领域，正在积极研究开发用于结肠镜检查的计算机辅助检测（CADe）系统，以克服人类技能差异的限制。 这些训练有素的 CADe 系统展示了肿瘤性息肉检测的高性能，并报告说内窥镜医师的腺瘤检出率 (ADR) 增加了 44%。 然而，CADe 系统的性能水平对于内窥镜专家是否有助于增加 ADR 尚不清楚。
此外，操作员疲劳可能会对筛查结肠镜检查期间的 ADR 产生负面影响，许多研究报告说，随着工作时间和手术次数的增加，ADR 会降低。 因此，研究人员试图根据不同级别的内镜医师的工作时间和手术次数来确定结肠镜检查 CADe 系统的效果。 研究人员假设，根据 CADe 系统的性能，在内窥镜工作量大的情况下，CADe 系统将有助于防止 ADR 降低。
研究类型
介入性
注册 (实际的)
3046
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
-
-
-
Seoul、大韩民国
- Healthcare System Gangnam Center, Seoul National University Hospital
-
-
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
18年 至 100年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
筛查或监测结肠镜检查的患者 同意参与研究的患者
排除标准：
不同意参加研究的患者 有结肠切除史的患者 有炎症性肠切除史的患者 肠道准备不良的患者
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：诊断
- 分配：非随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：凯德集团
内窥镜医师使用 CADe 系统进行结肠镜检查
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人工智能系统辅助结肠息肉检测
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无干预：控制
内镜医师在没有 CADe 系统的情况下进行结肠镜检查
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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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腺瘤检出率
大体时间：12个月
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结肠镜检查中至少检测到一个腺瘤的总体比例和由医生检测到的比例。
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12个月
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无蒂锯齿状病变检出率
大体时间：12个月
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至少有一个无蒂锯齿状病变的结肠镜检查总体检测率和医生检测率。
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12个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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息肉检出率
大体时间：12个月
|
总体上和由医生检测到至少有一个息肉的结肠镜检查比例。
|
12个月
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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。
调查人员
- 首席研究员：Jung Ho Bae, MD、Seoul National University Hospital
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
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)
2021年11月1日
初级完成 (实际的)
2022年10月31日
研究完成 (实际的)
2022年12月31日
研究注册日期
首次提交
2021年10月11日
首先提交符合 QC 标准的
2021年10月11日
首次发布 (实际的)
2021年10月22日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2023年7月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年7月25日
最后验证
2022年3月1日
更多信息
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