AI 기반 절제 경로 예측 시스템(ADTPS)의 내시경 하黏膜 절제에서의 임상 적용

간략 요약

이 전망적 일관성 있는 진단 연구와 단일 센터, 무작위 분할 조사 시험에서, 포함 및 제외 기준을 충족하는 초기 식도 평면 상피 신생종이나 고도 내피질 신생종 환자는 일관성 있는 진단 그룹(60명)에 등록되고, 이후 무작위로(1:1) AI 기반 절제 경로 예측 시스템(ADTPS) 지도를 포함한 내시경 하피 절제(ESD) 또는 AI 없는 전통적인 ESD를 받게 됩니다. 절제 과정 중에 임상 데이터와 운영자 업로드 점수(NASA-TLX)가 수집되며, 수술 후 1일, 3일, 7일, 14일에 후속 평가가 수행됩니다. 연구는 ADTPS가 ESD를 받는 환자의 평균 단일 절제 시간과 운영자 업로드에 미치는 영향을 분석하기 위해, 실험 그룹과 대조 그룹 간의 효과 차이를 비교하여 연구 목표를 달성합니다. 또한, 연구는 ADTPS가 R0 절제율, 근피질 손상, 수술 중 출혈,穿孔(급성 및 지연), 전체 절제 시간 등 다른 수술 후 합병증에 미치는 영향을 조사하고, AI 보조와 전통적인 ESD의 안전성 및 효율성을 비교 분석하며, 절제 경로 최적화와 내시경 하피 절제의 합병증 감소를 위한 효과적인 임상 전략을 개발합니다.