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KI-basiertes System für das Lungentuberkulose-Screening: Bewertung der diagnostischen Genauigkeit

Erprobung von KI-Lösungen zur Beurteilung der diagnostischen Genauigkeit bei der Tuberkulose-Erkennung.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Tuberkulose bleibt ein zentrales Problem der modernen Medizin. Es sollten neue Ansätze zur Belastungsbewältigung vorgeschlagen werden. Neue Screening-Strategien könnten künstliche Intelligenz (KI) beinhalten. Ein KI-basiertes System zur Röntgenthoraxanalyse und Triage („normal/Tuberkuloseverdacht“) wurde entwickelt und trainiert. Es wurde ein spezieller Datensatz erstellt. Der Datensatz enthält 238 normale Röntgenaufnahmen und 70 Röntgenaufnahmen mit Lungentuberkulose. Der Datensatz wurde zufällig in 2 Stichproben aufgeteilt:

  • Probe N1 (n=140) mit Verhältnis „normal: Tuberkulose“ 50:50,
  • Probe N1 (n=150) mit Verhältnis „normal: Tuberkulose“ 95:5. Beide Proben werden von einem KI-basierten System analysiert. Die Ergebnisse werden anhand diagnostischer Genauigkeitsmetriken quantifiziert: Sensitivität und Spezifität, positive und negative Prädiktorwerte, Wahrscheinlichkeitsverhältnis und Fläche unter der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic).

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

308

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Moscow, Russische Föderation, 109029
        • Research and Practical Center of Medical Radiology, Department of Health Care of Moscow

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

N/A

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

308 Röntgenbilder des Brustkorbs, ausgewählt aus der Datenbank des Unified Radiological Information Service (URIS) von Moskau

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Keine Pathologie in einer Lunge im Röntgenbild des Brustkorbs
  • Anzeichen einer Lungentuberkulose im Röntgenbild des Brustkorbs

Ausschlusskriterien:

  • jede Pathologie in der Lunge (außer Tuberkulose)

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Probe N1
(n=140) mit Verhältnis „normal: Tuberkulose“ 50:50
Alle enthaltenen Röntgenbilder werden vom KI-basierten System analysiert. Anschließend werden die Ergebnisse mit den Meinungen von zwei erfahrenen Radiologen verglichen (sie führen unabhängig voneinander eine Peer-Review aller enthaltenen Bilder durch).
Andere Namen:
  • Analyse medizinischer Bilder durch künstliche Intelligenz
Probe N2
(n=150) mit Verhältnis „normal: Tuberkulose“ 95:5
Alle enthaltenen Röntgenbilder werden vom KI-basierten System analysiert. Anschließend werden die Ergebnisse mit den Meinungen von zwei erfahrenen Radiologen verglichen (sie führen unabhängig voneinander eine Peer-Review aller enthaltenen Bilder durch).
Andere Namen:
  • Analyse medizinischer Bilder durch künstliche Intelligenz

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnosegenauigkeitsmetrik 1
Zeitfenster: Tag 1 nach Erhalt der Daten
Empfindlichkeit
Tag 1 nach Erhalt der Daten
Diagnosegenauigkeitsmetrik 2
Zeitfenster: Tag 2 nach Erhalt der Daten
Spezifität
Tag 2 nach Erhalt der Daten
Diagnosegenauigkeitsmetrik 3
Zeitfenster: Tag 3 nach Erhalt der Daten
Positive Prädiktorwerte
Tag 3 nach Erhalt der Daten
Diagnosegenauigkeitsmetrik 4
Zeitfenster: Tag 4 nach Erhalt der Daten
Negative Prädiktorwerte
Tag 4 nach Erhalt der Daten
Diagnosegenauigkeitsmetrik 5
Zeitfenster: Tag 5 nach Erhalt der Daten
Wahrscheinlichkeitsverhältnis
Tag 5 nach Erhalt der Daten
Diagnosegenauigkeitsmetrik 6
Zeitfenster: Tag 6 nach Erhalt der Daten
Fläche unter der ROC-Kurve
Tag 6 nach Erhalt der Daten

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Ermittler

  • Hauptermittler: Anton Vladzymyrskyy, Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Februar 2018

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

15. März 2018

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Dezember 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

28. März 2018

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. Mai 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Juni 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

5. Juni 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

25. Mai 2023

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2018-1

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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