Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Proveditelnost klasifikace normálních, pískavých a praskavých zvuků ze stetoskopu v klinickém prostředí na základě umělé inteligence

4. dubna 2023 aktualizováno: Innova Smart Technologies (Pvt.) Ltd

Hodnocení proveditelnosti algoritmů umělé inteligence v klinických podmínkách pro klasifikaci normálních, pískavých a praskavých zvuků získaných z digitálního stetoskopu

Posouzení proveditelnosti a testování přesnosti vyvinutých algoritmů umělé inteligence pro detekci pískotů a praskání u pacientů s plicními patologiemi v klinickém prostředí na neviditelných místních datech pacientů získaných pomocí tří digitálních stetoskopů.

Přehled studie

Postavení

Dokončeno

Podmínky

Typ studie

Intervenční

Zápis (Aktuální)

60

Fáze

  • Nelze použít

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

      • Peshawar, Pákistán, 25000
        • Lady Reading Hospital, Pakistan

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ano

Pohlaví způsobilá ke studiu

Všechno

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Všechny věky
  • Poskytnut písemný souhlas

Kritéria vyloučení:

  • Nestabilní stav předmětu
  • Deformace hrudní stěny nebo rány v oblastech aplikace lepidla
  • Nebyl poskytnut písemný souhlas

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

  • Primární účel: Diagnostický
  • Přidělení: N/A
  • Intervenční model: Přiřazení jedné skupiny
  • Maskování: Žádné (otevřený štítek)

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Klinické ověření modelů umělé inteligence pro detekci sípání, praskání a normálních plicních zvuků ve srovnání se zlatým standardem
Časové okno: 2 měsíce
Modely AI budou testovány na jejich klinickou proveditelnost prostřednictvím srovnání výsledků získaných z modelů AI s výsledky zlatého standardu měřením pozitivní a negativní shody (NPA & PPA). Zlatým standardem je označení, které uděluje každému záznamu zvuku plic zkušený pneumolog. Model umělé inteligence je vůči těmto štítkům zaslepen a je nezávisle testován na detekci normálních plicních zvuků, sípání a praskání.
2 měsíce
Testování přesnosti modelů umělé inteligence pro detekci sípání, praskání a normálních plicních zvuků měřením citlivosti a specificity
Časové okno: 2 měsíce

Modely umělé inteligence jsou trénovány na plicních zvukech shromážděných ze tří různých digitálních stetoskopů pojmenovaných NoaScope, eSteth a Littmann jednotlivě. Data ze všech tří digitálních stetoskopů jsou také sloučena pro trénování samostatných modelů umělé inteligence. Tyto trénované modely umělé inteligence budou hodnoceny na základě citlivosti, což je schopnost správně identifikovat sípání a praskání, a specificity, což je schopnost správně identifikovat normální plicní zvuky. Skutečně pozitivní (TP), pravdivě negativní (TN), falešně pozitivní (FP) a falešně negativní (FN) hodnoty budou použity k výpočtu citlivosti a specificity pomocí následujících výrazů.

Citlivost: TP/TP+FN Specifičnost: TN/TN+FP

2 měsíce

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Analýza výkonu tří digitálních stetoskopů: Littmann, NoaScope a eSteth
Časové okno: 2 měsíce

Analýza výkonu tří digitálních stetoskopů NoaScope, eSteth a Littmann bude hodnocena pomocí citlivosti a specifičnosti dosažené každým stetoskopem. Skutečně pozitivní (TP), pravdivě negativní (TN), falešně pozitivní (FP) a falešně negativní (FN) hodnoty budou použity k výpočtu citlivosti a specificity pomocí následujících výrazů.

Citlivost: TP/TP+FN Specifičnost: TN/TN+FP

2 měsíce

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

6. ledna 2022

Primární dokončení (Aktuální)

22. února 2022

Dokončení studie (Aktuální)

22. února 2022

Termíny zápisu do studia

První předloženo

8. ledna 2022

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

22. února 2022

První zveřejněno (Aktuální)

7. března 2022

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

6. dubna 2023

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

4. dubna 2023

Naposledy ověřeno

1. dubna 2023

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • Pulmo AI LRH

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ano

produkt vyrobený a vyvážený z USA

Ano

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 .

Klinické studie na Plíce

Klinické studie na Algoritmus umělé inteligence

3
Předplatit