論文No3752
Artificial Intelligence Improves Novices’ Bronchoscopy Performance
A RANDOMIZED CONTROLLED TRIAL IN A SIMULATED SETTING
Kristoffer Mazanti Cold,Sujun Xie,Anne Orholm Nielsen,Paul Frost Clementsen,Lars Konge
CHEST, VOLUME 165, ISSUE 2, P405-413, FEBRUARY 2024.
＜背景＞
気管支樹をナビゲートし、すべての気管支セグメントを視覚化することは、
軟性気管支鏡の習得に向けた最初のステップである。
人工知能（AI）に基づく新しい気管支セグメント同定システムは、
より効果的なトレーニングへと訓練生を導くために開発された。
＜研究課題＞
AIベースの自動気管支セグメント同定システムからのフィードバックは、
初心者気管支鏡医のトレーニング終了時のパフォーマンスを改善するか？
＜研究デザインと方法＞
本研究は、標準化された模擬環境における無作為化比較試験として実施された。
気管支鏡検査の経験のない初心者がマネキンを用いて練習した。
フィードバック群（n = 10）はAIからフィードバックを受け、
対照群（n = 10）は文書による指示に従って訓練を行った。
各参加者は、いつトレーニングを終了し、補助具なしで完全な気管支鏡検査に進むかを決定した。
＜結果＞
フィードバック群は、3つの結果指標（中央値差、P値）すべてにおいて有意に良好であった：
診断の完全性（3.5セグメント、P < 0.001）、
構造化された進行（13.5正しい進行、P < 0.001）、
および処置時間（-214秒、P = 0.002）。
＜解釈＞
新しいAIによって誘導されるトレーニングは、初心者に、より完全で、より体系的で、より速い気管支鏡検査を行わせる。
今後の研究では、臨床現場での使用と、より上級の学習者に対する効果を検討する必要がある。
Background
Navigating through the bronchial tree and visualizing all bronchial segments is the initial step toward learning flexible bronchoscopy. A novel bronchial segment identification system based on artificial intelligence (AI) has been developed to help guide trainees toward more effective training.
Research Question
Does feedback from an AI-based automatic bronchial segment identification system improve novice bronchoscopists’ end-of-training performance?
Study Design and Methods
The study was conducted as a randomized controlled trial in a standardized simulated setting. Novices without former bronchoscopy experience practiced on a mannequin. The feedback group (n = 10) received feedback from the AI, and the control group (n = 10) trained according to written instructions. Each participant decided when to end training and proceed to performing a full bronchoscopy without any aids.
Results
The feedback group performed significantly better on all three outcome measures (median difference, P value): diagnostic completeness (3.5 segments, P < .001), structured progress (13.5 correct progressions, P < .001), and procedure time (−214 seconds, P = .002).
Interpretation
Training guided by this novel AI makes novices perform more complete, more systematic, and faster bronchoscopies. Future studies should examine its use in a clinical setting and its effects on more advanced learners.