EUS 正常解剖中的人工智能与内窥镜识别
2024年2月22日 更新者：Carlos Robles-Medranda、Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas
人工智能和内窥镜医师在内窥镜超声识别正常解剖结构方面的准确性的比较评估：一项多机构、横断面研究
内窥镜超声 (EUS) 视觉印象取决于操作员，可能会影响诊断准确性，尤其是经验不足的内窥镜医师。 人工智能的实施可以潜在地减轻操作员依赖性和解释可变性，帮助或提高整体准确性。
因此，研究人员的目的是比较基于人工智能 (AI) 的模型和内窥镜医师在 EUS 程序中识别正常解剖结构时的诊断准确性。
研究概览
详细说明
EUS 是一项依赖于操作员的程序，其准确性取决于经验和技能。 如今，EUS 培训可以通过在中心进行为期 6-24 个月的正式进修培训或通过具有短期实践经验的教学课程进行非正式培训来实现。 然而，正确且完整的学习体验测量的参数仍有待定义。 在 EUS 上实施人工智能可以潜在地减轻操作员相关变量并提高诊断准确性。
因此，专家和非专家内窥镜医师使用基于人工智能的模型单独检测正常解剖结构，以确定人工智能最有帮助的地方。
研究人员的目的是将基于人工智能的模型的诊断准确性与内窥镜医师在 EUS 手术中识别正常解剖结构的准确性进行比较。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
30
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
-
-
Guayas
-
Guayaquil、Guayas、厄瓜多尔、090505
- IECED
-
-
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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
专家和非专家胃肠道 EUS 内窥镜医师。
描述
纳入标准：
- 胃肠道超声内镜专家。
- 非专业胃肠内窥镜医师 EUS 培训。
- 患有慢性消化不良而无其他发现的患者。
- 既往有 CT 图像或上消化道内窥镜检查报告的患者未报告其他发现。
- 由于胰腺癌家族史而没有 MRI 发现而需要 EUS 监测的患者。
排除标准：
- Internet 连接速度低于每秒 100 MB。
- 结构异常或有明显病变的患者。
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
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基于人工智能的模型
AIWorks-EUS 卷积神经网络版本 2 (CNNv2)（mdconsgroup，瓜亚基尔，厄瓜多尔）应用于预先录制的视频以检测正常解剖结构。
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根据不同窗口（纵隔、胃、十二指肠）裁剪的预先录制的视频将由 AIWorks-EUS 模型和内窥镜医师在不同时间进行分析，以识别不同的正常解剖结构。
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内窥镜专家
内窥镜医师每年进行超过 190 例 EUS 手术，其中胰胆癌和粘膜癌分期手术各 75 例，上皮下病例 40 例； 50例EUS-细针穿刺活检（FNA）（其中25例为胰腺病例）；遵循美国胃肠内窥镜协会 (ASGE) 的建议。
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根据不同窗口（纵隔、胃、十二指肠）裁剪的预先录制的视频将由 AIWorks-EUS 模型和内窥镜医师在不同时间进行分析，以识别不同的正常解剖结构。
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|
非专业内窥镜医师
内窥镜医师每年进行的 EUS 手术少于 190 例，其中胰胆癌和粘膜癌分期手术各 75 例，上皮下病例 40 例； EUS-FNA 50例（其中25例为胰腺病例）；遵循美国胃肠内窥镜协会 (ASGE) 的建议。
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根据不同窗口（纵隔、胃、十二指肠）裁剪的预先录制的视频将由 AIWorks-EUS 模型和内窥镜医师在不同时间进行分析，以识别不同的正常解剖结构。
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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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诊断准确率
大体时间：5个月
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真阳性、真阴性、假阳性和假阴性基于外部内窥镜专家作为金标准检测解剖结构。
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5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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观察者间协议
大体时间：5个月
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使用 Fleiss Kappa 比较基于人工智能 (AI) 的模型与两组（专家和非专家内窥镜医师）之间的诊断准确性。
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5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。
合作者
调查人员
- 首席研究员：Carlos Robles-Medranda, MD FASGE、Instituto Ecuatoriano de Enfermedades Digestivas (IECED)
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。
一般刊物
- 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.
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)
2023年5月1日
初级完成 (实际的)
2023年10月1日
研究完成 (实际的)
2024年1月26日
研究注册日期
首次提交
2024年2月16日
首先提交符合 QC 标准的
2024年2月22日
首次发布 (估计的)
2024年2月28日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2024年2月28日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年2月22日
最后验证
2024年2月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.
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