En platform for multidisciplinær medicinsk udvikling af kunstig intelligens (AI)
Studieoversigt
Status
Status
Betingelser
Betingelser
Undersøgelsestype
Undersøgelsestype
Tilmelding (Forventet)
Tilmelding
Kontakter og lokationer
Studiekontakt
Studiekontakt
- Navn: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Telefonnummer: +86-020-87330274
- E-mail: gddlht@aliyun.com
Studiesteder
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kina, 510060
- Rekruttering
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
Kontakt:
- Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Telefonnummer: +86-020-87330274
- E-mail: gddlht@aliyun.com
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
- Barn
- Voksen
- Ældre voksen
Tager imod sunde frivillige
Køn, der er berettiget til at studere
Prøveudtagningsmetode
Studiebefolkning
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- have medicinsk billeddiagnostik (herunder oftalmologi, patologi, radiografi, blodceller og endoskopi)
Ekskluderingskriterier:
- ukvalificeret medicinsk billeddannelse
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
Antal grupper/kohorter
Kohorter og interventioner
Gruppe / kohorteGruppe / kohorte |
|---|
|
menneske-maskine samarbejdsgruppe
sundhedspersonale og maskinsamarbejde til udvikling af annotering og AI-model
|
|
ren manuel gruppe
sundhedspersonale til ren manuel annotering og udvikling af AI-model
|
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
annotations nøjagtighed
Tidsramme: baseline
|
beregne annoteringsnøjagtighed til sammenligning mellem grupper ved at bruge annoteringsresultaterne
|
baseline
|
Sekundære resultatmål
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
nøjagtigheden af modellens ydeevne
Tidsramme: baseline
|
beregne AI-modellens nøjagtighed til sammenligning mellem grupper ved at bruge modellens forudsagte resultater
|
baseline
|
|
AUC for modelydelse
Tidsramme: baseline
|
beregne AI-modellens AUC'er til sammenligning mellem grupper ved at bruge modellens forudsagte resultater
|
baseline
|
|
annoteringstidsomkostninger
Tidsramme: baseline
|
beregne annoteringstidsomkostninger til sammenligning mellem grupper ved at bruge den tid, der er registreret under testene
|
baseline
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Sponsor
Sponsor
Efterforskere
Efterforskere
- Ledende efterforsker: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
Studiestart
Primær færdiggørelse (Faktiske)
Primær færdiggørelse
Studieafslutning (Forventet)
Studieafslutning
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Først opslået
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering sendt
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Andre undersøgelses-id-numre
Andre undersøgelses-id-numre
- AIplatform-2020
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .