Improving colonoscopy visualization and polyp detection using AI-assisted diagnosis
연구 내용
1 L PEG/Ascorbic acid 장정결의 효능과 안전성을 평가하고, 대장용종 진단율 향상을 위한 AI 시스템을 다기관 임상으로 검증하는 연구
대장내시경 영상의 품질을 확보하기 위한 장정결 전략과 용종 검출을 연결하는 연구를 수행합니다. PEG/ascorbic acid(PEG/Asc) 기반 저용량 요법의 효능과 안전성을 무작위 대조 설계로 평가하고, BBPS와 Harefield Cleansing Scale을 통해 전반적·부위별 세정 성능을 확인합니다. 이 절차 품질 정보를 바탕으로 대장용종 진단율 향상을 목표로 하는 대장내시경 AI 시스템의 다기관 유효성 검증 과제를 수행하여 임상 적용 근거를 축적합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
1편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
1건
연구 흐름
초기 연구는 내시경 전처치로서 장정결의 성능을 객관적 스케일로 평가하고, 저용량 요법이 고품질 시야 확보에 기여하는지 임상시험으로 검증했습니다. 이후 내시경 판독 보조의 실제 적용을 위해 다기관 임상 설계 하에서 AI 시스템의 유효성을 평가하는 흐름으로 확장되었습니다. 최근에는 영상 품질과 검출 성능의 연계를 고려한 진단 성과 해석에 집중하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Bowel Preparation Efficacy and Safety of 1 L vs 2 L Polyethylene Glycol With Ascorbic Acid for Colonoscopy: A Randomized Controlled Trial
관련 프로젝트
구분
제목
대장용종진단율 향상을 위한 대장내시경 AI 시스템의 유효성 검증 : 다기관 임상시험