Využití umělé inteligence pro diagnostiku androgenetické alopecie: Studie zaměřená na trénink a validaci.
Využití umělé inteligence pro diagnostiku androgenetické alopecie: tréninková a validační studie.
Přehled studie
Postavení
Postavení
Podmínky
Podmínky
Detailní popis
Plánujeme vyvinout a validovat modely umělé inteligence (AI) a strojového učení (ML) pro diagnostiku mužské a ženské androgenní alopecie a hodnocení její závažnosti na základě klinických a trichoskopických snímků pomocí široce dostupných a přístupných ručních dermatoskopů.
Konvenční diagnostika androgenní alopecie (AGA) a hodnocení její závažnosti jsou zdlouhavé a časově náročné úkoly náchylné k lidským chybám. Tyto výzvy lze řešit pomocí umělé inteligence (AI), konkrétně využitím aplikací strojového učení a umělých neuronových sítí pro zvýšení diagnostické přesnosti systémů klasifikace onemocnění pokožky hlavy prostřednictvím dermatoskopické analýzy obrazu. Počítačem podporované hodnocení mikrofotografií vlasů se pokoušelo provádět po desetiletí, ale před nástupem hlubokého učení a neuronových sítí čelilo mnoha technickým překážkám; a současně dostupný software vytváří nepřesné výsledky ve srovnání s vizuálním počítáním. Pro trichoskopické zobrazování jsou potřeba přesnější metody analýzy využívající modely rozpoznávání obrazu hlubokého učení trénované na velkém souboru obrazových dat. V posledních letech bylo vyvinuto několik modelů hlubokého učení využívajících videodermatoskopii, které dosáhly spolehlivé klasifikace hustoty, tloušťky a závažnosti vlasů, ale stále jsou omezeny malými neinkluzivními tréninkovými datovými soubory, potřebou oholení vlasů a nedostatkem podrobného reportování. Navíc, pokud víme, všechny předchozí modely závisí na získávání obrazu z drahých samostatných videodermatoskopických zařízení, kterých není široce dostupných, spíše než z ručních dermatoskopů, které jsou běžně dostupné.
Studie zahrne 400 účastníků (200 zdravých kontrol a 200 pacientů s AGA). Kontroly podstoupí anamnézu a trichoskopická vyšetření k vyloučení poruch vlasů. Trichoskopické vyšetření bude provedeno pomocí ručního dermatoskopu (CuTechs DS175) se specializovaným distančním kroužkem. Pacienti budou hodnoceni na závažnost onemocnění pomocí genderově specifických škál. Obě skupiny budou mít pořízeny standardizované digitální a trichoskopické snímky pro analýzu. Snímky budou použity k ručnímu počítání a klasifikaci vlasů, hodnocení folikulárních jednotek a identifikaci dermatoskopických znaků. Strukturovaná databáze bude ukládat všechna data a propojí klinická a obrazová data na podporu objektivní diagnózy. Modely AI, zejména konvoluční neuronové sítě využívající transfer learning, budou trénovány na předzpracovaných snímcích pro klasifikaci a hodnocení závažnosti. Výkon modelů bude hodnocen pomocí metrik jako přesnost, preciznost, senzitivita, F1-skóre a AUC-ROC ve srovnání s metrikami hlášenými odbornými trichology pro validaci přesnosti a spolehlivosti.
Typ studie
Typ studie
Zápis (Odhadovaný)
Zápis
Kontakty a umístění
Studijní kontakt
Studijní kontakt
- Jméno: Noura Nour, MSc, MBBch
- Telefonní číslo: 00201271451744
- E-mail: nouraadel41929@postgrad.kasralainy.edu.eg
Studijní záloha kontaktů
- Jméno: Ahmed Mourad, MD
- Telefonní číslo: 00201021534245
- E-mail: ahmedmourad@kasralainy.edu.eg
Studijní místa
-
-
Cairo Governorate
-
Cairo, Cairo Governorate, Egypt, 11553
- Faculty of Medicine Cairo University
-
Kontakt:
- Noura Nour, MSc, MBBch
- Telefonní číslo: 00201271451744
- E-mail: nouraadel41929@postgrad.kasralainy.edu.eg
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dítě
- Dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Metoda odběru vzorků
Studijní populace
Popis
pro skupinu pacientů:
Kritéria pro zařazení:
- Pacienti s mužskou nebo ženskou formou ztráty vlasů diagnostikovanou klinicky nebo klinicky podezřelou a potvrzenou trichoskopicky
- Věk nástupu onemocnění 12–50 let
- Oboje pohlaví
- Jakýkoli stupeň androgenetické alopecie
- Jakékoli trvání androgenetické alopecie
- Jakýkoli typ pleti
Vylučovací kritéria podle klinického a trichoskopického vyšetření:
- Pacienti pouze s ložiskovou ztrátou vlasů nebo telogenním effluvium.
- Pacienti s jizvovou alopecií nebo difúzní alopecií areata
- Pacienti se zánětlivými poruchami pokožky hlavy (psoriáza, seboroická dermatitida, lichen planopilaris a frontální fibrozující alopecie v typickém rozložení)
- Nedostatečná spolupráce pacienta.
pro kontrolní skupinu: zjevně zdraví účastníci netrpící následujícími: AGA, ložiskovou ztrátou vlasů, jizvovou alopecií, difúzní alopecií areata, zánětlivými poruchami pokožky hlavy (psoriáza, seboroická dermatitida, lichen planopilaris a frontální fibrozující alopecie v typickém rozložení).
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Počet skupin / kohort
Kohorty a intervence
Skupina / kohortaSkupina / kohorta |
|---|
|
androgenetická alopecie
Pacienti klinicky a trichoskopicky diagnostikováni s androgenetickou alopecií obou pohlaví. Diagnóza AGA vyžaduje splnění primárního kritéria plus jedno nebo více sekundárních kritérií a absenci vylučovacích kritérií:
|
|
normální kontroly
údajně normální účastníci netrpící následujícími :
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
hodnocení diagnostických schopností AI při AGA
Časové okno: 1 rok
|
Vyhodnoťte přesnost, senzitivitu, specificitu a pozitivní prediktivní hodnotu trénovaných modelů umělé inteligence při rozlišování subjektů postižených AGA od subjektů nepostižených AGA pomocí jejich makroskopických a trichoskopických snímků.
|
1 rok
|
Sekundární výstupní opatření
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
hodnocení závažnosti androgenetické alopecie pomocí umělé inteligence
Časové okno: 1 rok
|
Posoudit přesnost, senzitivitu, specificitu a pozitivní prediktivní hodnotu trénovaných modelů umělé inteligence při hodnocení závažnosti androgenní alopecie s ohledem na:
|
1 rok
|
|
usnadnění hodnocení pomocí AI s využitím makroskopických snímků
Časové okno: 1 rok
|
Pro porovnání diagnostické přesnosti modelu pomocí pouze makroskopických versus trichoskopických snímků
|
1 rok
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Sponzor
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Sacha JP, Caterino TL, Fisher BK, Carr GJ, Youngquist RS, D'Alessandro BM, Melione A, Canfield D, Bergfeld WF, Piliang MP, Kainkaryam R, Davis MG. Development and qualification of a machine learning algorithm for automated hair counting. Int J Cosmet Sci. 2021 Nov;43 Suppl 1:S34-S41. doi: 10.1111/ics.12735.
- Wang Y, Ding W, Yao M, Li Y, Wang M, Wang L, Li Z, Sun S, Yang M, Zhu Y, Zhou N. Diagnostic and grading criteria for androgenetic alopecia using dermoscopy. Skin Res Technol. 2024 Apr;30(4):e13649. doi: 10.1111/srt.13649.
- Kuczara A, Waskiel-Burnat A, Rakowska A, Olszewska M, Rudnicka L. Trichoscopy of Androgenetic Alopecia: A Systematic Review. J Clin Med. 2024 Mar 28;13(7):1962. doi: 10.3390/jcm13071962.
- Young AT, Xiong M, Pfau J, Keiser MJ, Wei ML. Artificial Intelligence in Dermatology: A Primer. J Invest Dermatol. 2020 Aug;140(8):1504-1512. doi: 10.1016/j.jid.2020.02.026. Epub 2020 Mar 27.
- Devjani S, Ezemma O, Kelley KJ, Stratton E, Senna M. Androgenetic Alopecia: Therapy Update. Drugs. 2023 Jun;83(8):701-715. doi: 10.1007/s40265-023-01880-x. Epub 2023 May 11.
- Bokhari L, Cottle P, Grimalt R, Kasprzak M, Sicinska J, Sinclair R, Tosti A. Efficiency of Hair Detection in Hair-to-Hair Matched Trichoscopy. Skin Appendage Disord. 2022 Sep;8(5):382-388. doi: 10.1159/000524345. Epub 2022 May 12.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Odhadovaný)
Začátek studia
Primární dokončení (Odhadovaný)
Primární dokončení
Dokončení studie (Odhadovaný)
Dokončení studie
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
První zveřejněno
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Poslední zveřejněná aktualizace
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
Další identifikační čísla studie
- MD-192-2025
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Popis plánu IPD
Časový rámec sdílení IPD
Kritéria přístupu pro sdílení IPD
Typ podpůrných informací pro sdílení IPD
- PROTOKOL STUDY
- MÍZA
- ICF
- ANALYTIC_CODE
- CSR
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .