医療機器試験としてのCLASSICAソフトウェアに関するプロトコル

科学分野:

• 腫瘍学
• 医療用イメージング
• 人工知能

背景:

• 経口切除前に直腸新生病を検出する現在の方法は最適ではありません.
• 光血管図 (FA) と人工知能 (AI) の分類は,診断の正確性を向上させる可能性があります.
• CLASSICAプロジェクトでは 医療機器のソフトウェアとして AI主導の FAアプローチを検証しています

研究 の 目的:

• リアルタイムで人工知能を駆使して直腸がんを 現場で検出する方法を検証する.
• 内視鏡バイオプシーガイドのAI誘導FAの有効性を評価する.
• AI主導の FAと伝統的な生検と切除病理学の基準を比較する.

主な方法:

• 5カ国の7つの外科がんセンターで127人の患者を対象に実施された 多中心の予見性研究です
• 人工知能によるリアルタイムの 光血管図を用いて直腸がんを デジタルで検出する.
• 比較基準として従来の内視鏡生検と切除サンプル病理を用いる.

主要な成果:

• これまでの協力で 130人の患者が採用され 実現可能性と医師の能力が証明されました
• 200のFAビデオの拡張されたトレーニングデータセットが作成されました.
• 安全なオンラインデータ共有プラットフォームと臨床用医療機器ソフトウェアの開発が進められています.

結論:

• AI駆動の FA 方法は,直腸がんの検出と生検の誘導を向上させることを約束しています.
• 継続的な最適化と精度決定は,進行中の試験の重要な目標です.
• この技術は 術前の癌の段階と 治療計画を改善する可能性を秘めています