UMIN試験ID | UMIN000038163 |
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受付番号 | R000043501 |
科学的試験名 | 人工知能によるカプセル内視鏡診断支援ソフトTop100 の有用性に関する単施設前向き観察研究 |
一般公開日(本登録希望日) | 2020/02/25 |
最終更新日 | 2020/02/25 12:54:01 |
日本語
人工知能によるカプセル内視鏡診断支援ソフトTop100 の有用性に関する単施設前向き観察研究
英語
Single-center prospective observational study on the usefulness of Top 100 features of capsule endoscopy
日本語
Top100の前向き観察研究
英語
Prospective study of Top 100
日本語
人工知能によるカプセル内視鏡診断支援ソフトTop100 の有用性に関する単施設前向き観察研究
英語
Single-center prospective observational study on the usefulness of Top 100 features of capsule endoscopy
日本語
Top 100 study
英語
Top 100 study
日本/Japan |
日本語
小腸疾患、大腸疾患
英語
Small and large bowel diseases
消化器内科学(消化管)/Gastroenterology |
悪性腫瘍/Malignancy
いいえ/NO
日本語
カプセル内視鏡は非侵襲的に蠕動運動によって消化管内を移動しながら、1秒間に小腸カプセル内視鏡では2~6枚、大腸カプセル内視鏡では4~35枚消化管内腔面を撮影し、画像データを体外に送信する。1回の検査で数千~数万枚の画像が収集され、それらを1時間前後かけて読影するため、診断医の負担は大きい。
すでに欧米では熟練した読影医師の視覚的認識能力と分析的思考プロセスを模倣するように設計された人工知能(artificial intelligence: AI)によるカプセル内視鏡診断支援ソフトウェアTop100が保険承認され、発売されている。AIが異常所見を一覧表示し読影支援することで、医師の読影時間が短縮され、読影負担も軽減される。また病変の見落としを防ぐことも期待されている。
本研究では、初学者と熟練者がそれぞれ独立して通常読影を行い、すべての異常所見をサムネール画像として拾い上げ、読影時間を測定する。その後にTop100が指摘した異常所見と比較し、Top100の全病変検出率、各病変検出率を算出することでTop100の有用性を検証する。
英語
To analysis the detection rates of lesions with top 100 features based on the conventional capsule endoscopy reading.
有効性/Efficacy
日本語
英語
検証的/Confirmatory
実務的/Pragmatic
第Ⅲ相/Phase III
日本語
小腸カプセル内視鏡、大腸カプセル内視鏡における通常読影、QuickView読影、Top 100読影の異常所見指摘数の比較
英語
Comparison of detected numbers of lesions among conventional, quick-view, and top 100 reading of small bowel and colon capsule endoscopy
日本語
1. 通常読影、QuickView読影、Top 100読影の読影時間の比較
2. 通常読影、QuickView読影、Top 100読影の見落とし病変の比較
3.カプセル内視鏡異常所見(通常、QuickView、Top 100読影)と大腸内視鏡、ダブルバルーン小腸内視鏡所見の比較
英語
1. Comparison of time to diagnose with conventional, quick-view, and top 100 reading
2. Comparison of the numbers of overlooked lesions among conventional, quick-view, and top 100 reading
3. Comparison of capsule findings and conventional colonoscopy and double-balloon enteroscopy
観察/Observational
日本語
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10 | 歳/years-old | 以上/<= |
95 | 歳/years-old | 未満/> |
男女両方/Male and Female
日本語
本研究の参加にあたり、十分な説明を受けた後に、十分な理解の上に、本人の自由意志による文書同意が得られた患者
英語
Consenting patients
日本語
研究責任者、研究分担者が不適切と判断した患者
英語
Inappropirate patients such as small and large bowel stenotic diseases
200
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名 | 直木 |
ミドルネーム | |
姓 | 大宮 |
英語
名 | Naoki |
ミドルネーム | |
姓 | Ohmiya |
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藤田医科大学
英語
Fujita Health University
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消化管内科
英語
Department of Gastroenterology
4701192
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愛知県豊明市沓掛町田楽ヶ窪1-98
英語
1-98 Dengakugakubo Kutsukake-cho, Toyoake, Aichi
0562939240
nohmiya@fujita-hu.ac.jp
日本語
名 | 郁恵 |
ミドルネーム | |
姓 | 谷川 |
英語
名 | Ikue |
ミドルネーム | |
姓 | Tanigawa |
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藤田医科大学
英語
Fujita Health University
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研究支援推進センター
英語
IRB
4701192
日本語
愛知県豊明市沓掛町田楽ヶ窪1-98
英語
1-98 Dengakugakubo Kutsukake-cho, Toyoake, Aichi
0562932860
research@fujita-hu.ac.jp
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藤田医科大学
英語
Fujita Health University
Department of Gastroenterology
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消化管内科
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英語
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藤田医科大学
英語
Fujita Health University
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自己調達/Self funding
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英語
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英語
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藤田医科大学研究支援推進センター
英語
IRB
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愛知県豊明市沓掛町田楽ヶ窪1-98
英語
1-98 Dengakugakubo, Kutsukake-cho Toyoake, Aichi 470-1192
0562932860
f-irb@fujita-hu.ac.jp
いいえ/NO
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英語
藤田医科大学病院(愛知県)
2020 | 年 | 02 | 月 | 25 | 日 |
未公表/Unpublished
日本語
Top100の有効性について検証予定
英語
Ongoing
2019 | 年 | 09 | 月 | 30 | 日 |
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一般募集中/Open public recruiting
2019 | 年 | 07 | 月 | 25 | 日 |
2019 | 年 | 07 | 月 | 26 | 日 |
2019 | 年 | 09 | 月 | 30 | 日 |
2022 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
2022 | 年 | 04 | 月 | 30 | 日 |
2022 | 年 | 05 | 月 | 10 | 日 |
2022 | 年 | 06 | 月 | 30 | 日 |
日本語
病変指摘能、読影診断時間、病変見落とし率
英語
detection rate of lesions, time to diagnosis, overlook rate
2019 | 年 | 09 | 月 | 30 | 日 |
2020 | 年 | 02 | 月 | 25 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000043501
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000043501
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |