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Bewertung der KI-gestützten Frakturerkennung in Notaufnahmen (FAIR)

13. August 2026 aktualisiert von: Martin Breitwieser, Salzburger Landeskliniken

Bewertung der Kosteneffizienz und der Auswirkungen auf den Arbeitsablauf der KI-gestützten Frakturerkennung in einer orthopädischen Notfallstation

Kurze Zusammenfassung Der Zweck dieser Studie besteht darin, festzustellen, ob künstliche Intelligenz (KI) Ärzten dabei helfen kann, Knochenbrüche in der Notaufnahme schneller und genauer zu erkennen. Die Studie wird auch bewerten, ob KI im Gesundheitswesen Zeit sparen und Kosten senken kann.

Die wichtigsten zu klärenden Fragen sind:

Verbessert KI die Genauigkeit der Erkennung von Knochenbrüchen? Kann KI die Diagnose von Knochenbrüchen beschleunigen? Reduziert KI die Gesundheitskosten durch Effizienzsteigerung?

Um diese Fragen zu untersuchen, werden zwei Patientengruppen verglichen. Eine Gruppe wird dem traditionellen diagnostischen Ansatz folgen, während die andere Gruppe KI zur Unterstützung bei der Diagnose gebrochener Knochen einsetzen wird.

Die Teilnehmer der Studie werden:

Unterziehen Sie sich im Rahmen der Routineversorgung einer Standard-Röntgenuntersuchung verletzter Arme oder Beine.

Lassen Sie Röntgenaufnahmen je nach zugewiesener Gruppe von Ärzten mit oder ohne KI-Unterstützung überprüfen.

An der Studie werden Erwachsene ab 18 Jahren teilnehmen, die sich mit Verdacht auf einen Knochenbruch in der Notaufnahme vorstellen. Es sind keine zusätzlichen Tests oder Behandlungen erforderlich, die über die Standardversorgung hinausgehen.

Studienübersicht

Status

Status

Zeigt den aktuellen Rekrutierungsstatus oder den erweiterten Zugriffsstatus an.
Abgeschlossen

Bedingungen

Bedingungen

Die Krankheit, Störung, das Syndrom, die Krankheit oder die Verletzung, die untersucht wird. Auf ClinicalTrials.gov können die Bedingungen auch andere gesundheitsbezogene Themen wie Lebensdauer, Lebensqualität und Gesundheitsrisiken umfassen.

Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.

Detaillierte Beschreibung

Ziel dieser klinischen Studie ist es, die Kosteneffizienz und die Auswirkungen der KI-gestützten Frakturerkennung auf einer orthopädischen Notaufnahme auf den Arbeitsablauf zu bewerten. Die Studie ist als prospektive, randomisierte, kontrollierte Studie konzipiert, um zu beurteilen, ob die Integration von KI-Technologie die Diagnosegenauigkeit verbessern, den Arbeitsablauf rationalisieren und die Gesundheitskosten im Vergleich zum herkömmlichen Diagnoseansatz senken kann.

Studienziele

Hauptziele:

Zur Beurteilung der diagnostischen Genauigkeit der KI-gestützten Frakturerkennung, gemessen anhand von Empfindlichkeit, Spezifität und der Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers (AUC).

Bewertung der Auswirkungen von KI auf die Zeit, die zur Erstellung einer Diagnose erforderlich ist. Ermittlung potenzieller Kosteneinsparungen im Zusammenhang mit der Verwendung von KI bei der Brucherkennung.

Sekundäre Ziele:

Analyse der Auswirkung der KI-Unterstützung auf das Vertrauen des Arztes in die Diagnose. Untersuchung der Leistung des KI-Systems bei verschiedenen Arten von Frakturen und anatomischen Stellen.

Beurteilung der Ergebnisse und Zufriedenheit der Patienten im Zusammenhang mit dem Diagnoseprozess.

Studiendesign

Hierbei handelt es sich um eine prospektive, randomisierte, kontrollierte Studie, die in einer orthopädischen Notfallstation mit einem einzigen Zentrum durchgeführt wird. Die Studie umfasst zwei parallele Arme:

Kontrollgruppe: Standarddiagnoseverfahren ohne KI-Unterstützung. Interventionsgruppe: KI-basierte Diagnosetools helfen bei der Interpretation radiologischer Bilder zur Frakturerkennung.

Beide Gruppen folgen demselben diagnostischen Bildgebungsprotokoll, einschließlich Standard-Röntgenbildgebung in zwei Ebenen. Die für die Frakturerkennung vorvalidierte KI-Software wird in das Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem (PACS) des Krankenhauses integriert.

Interventionsdetails

Das KI-System (Aidoc) ist darauf ausgelegt, Frakturmuster auf Röntgenbildern zu erkennen und potenziell problematische Bereiche für die ärztliche Untersuchung hervorzuheben. Die Software arbeitet in Echtzeit und stellt Ärzten markierte Bilder zur Verfügung. Die KI-Ausgabe dient als Diagnosehilfe, wobei die endgültige Diagnose durch den behandelnden Arzt gestellt wird.

Bevölkerung und Probenahme

Population: Erwachsene ab 18 Jahren, die sich mit Verdacht auf isolierte Extremitätenfrakturen in der Notaufnahme vorstellen.

Stichprobengröße: Ungefähr 1.400 Teilnehmer (700 pro Gruppe), um eine ausreichende statistische Aussagekraft für primäre Ergebnisse sicherzustellen.

Randomisierung: Die Teilnehmer werden nach dem Zufallsprinzip im Verhältnis 1:1 der Kontroll- oder Interventionsgruppe zugeordnet. Die Randomisierung wird nach dem Erfahrungsniveau des behandelnden Arztes geschichtet, um die Variabilität der diagnostischen Genauigkeit zu kontrollieren.

Ergebnismaße

Primäre Ergebnismaße:

Diagnosegenauigkeit: Sensitivität, Spezifität und AUC der KI-gestützten Diagnose im Vergleich zur herkömmlichen Diagnose.

Zeit bis zur Diagnose: Gesamtzeit von der Patientenselektion bis zur endgültigen Diagnose.

Sekundäre Ergebnismaße:

Kostenanalyse: Ein detaillierter Kostenvergleich des Diagnoseprozesses in beiden Gruppen.

Diagnosesicherheit: Bewertet anhand einer Likert-Skala, die von Ärzten nach Prüfung jedes Falles ausgefüllt wird.

Patientenzufriedenheit: Bewertet durch Umfragen mit Schwerpunkt auf dem Diagnoseprozess und der Zeit bis zum Ergebnis.

Studienabläufe

Basisdatenerfassung: Demografische Daten, klinische Vorgeschichte und auftretende Symptome werden bei der Einschreibung erfasst. Für alle Teilnehmer wird eine standardmäßige radiologische Bildgebung durchgeführt.

KI-Integration (Interventionsgruppe): Radiologische Bilder werden von KI-Software verarbeitet und Ärzten kommentierte Bilder zur Verfügung gestellt. KI-gestützte Diagnose-Workflows werden mit Standard-Workflows verglichen.

Ergebnisbewertung: Alle Diagnosen werden unabhängig von einem Expertengremium, darunter ein erfahrener Radiologe und ein orthopädischer Chirurg, überprüft, um einen Referenzstandard für den Vergleich festzulegen.

Ethische Überlegungen

Die Studie entspricht den Grundsätzen der Deklaration von Helsinki und wurde von der örtlichen Ethikkommission genehmigt. Vor der Einschreibung wird von allen Teilnehmern eine schriftliche Einverständniserklärung eingeholt. Zur Wahrung der Vertraulichkeit werden die Daten pseudonymisiert.

Erwartete Auswirkungen

Ziel dieser Studie ist es, belastbare Belege für die Wirksamkeit von KI bei der Verbesserung diagnostischer Arbeitsabläufe in Notfallversorgungseinrichtungen zu liefern. Die Ergebnisse können die zukünftige Integration von KI-Tools in die klinische Praxis beeinflussen, die Patientenergebnisse verbessern und die Ressourcennutzung in Umgebungen mit hohem Notfallaufkommen optimieren.

Studientyp

Studientyp

Beschreibt die Art einer klinischen Studie. Zu den Studientypen gehören Interventionsstudien (auch klinische Studien genannt), Beobachtungsstudien (einschließlich Patientenregister) und erweiterter Zugang.
Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

Einschreibung

Die Anzahl der Teilnehmer an einer klinischen Studie. Die „erwartete“ Einschreibung ist die Zielzahl an Teilnehmern, die die Forscher für die Studie benötigen.
1667

Phase

Phase

Das Stadium einer klinischen Studie, in der ein Medikament oder ein biologisches Produkt untersucht wird, basierend auf Definitionen, die von der U.S. Food and Drug Administration (FDA) entwickelt wurden. Die Phase richtet sich nach dem Ziel der Studie, der Anzahl der Teilnehmer und anderen Merkmalen. Es gibt fünf Phasen: Frühe Phase 1 (früher als Phase 0 aufgeführt), Phase 1, Phase 2, Phase 3 und Phase 4. Nicht zutreffend wird verwendet, um Studien ohne von der FDA definierte Phasen zu beschreiben, einschließlich Studien zu Geräten oder Verhaltensinterventionen.
  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienkontakt

Der Name und die Kontaktinformationen der Person, die Fragen zur Registrierung für eine klinische Studie beantworten kann. Jeder Standort, an dem die Studie durchgeführt wird, kann auch einen bestimmten Ansprechpartner haben, der diese Fragen möglicherweise besser beantworten kann.

Studienorte

  • Deutschland
      • Nuremberg, Deutschland, 90471
        • University Hosptial Nuremberg, Klinikum Nürnberg
  • Österreich
      • Hallein, Österreich, 5400
        • Landesklinik Hallein, Salzburger Landeskliniken
      • Salzburg, Österreich, 5020
        • University Hospital Salzburg, Salzburger Landeskliniken

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

Zulassungskriterien

Die wichtigsten Voraussetzungen, die Personen erfüllen müssen, die an einer klinischen Studie teilnehmen möchten, bzw. welche Eigenschaften sie mitbringen müssen. Auswahlkriterien bestehen sowohl aus Einschlusskriterien (die erforderlich sind, damit eine Person an der Studie teilnehmen kann) als auch aus Ausschlusskriterien (die eine Person an der Teilnahme hindern). Arten von Zulassungskriterien umfassen, ob eine Studie gesunde Freiwillige akzeptiert, Alters- oder Altersgruppenanforderungen hat oder durch das Geschlecht begrenzt ist.

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Vorstellung in der Notaufnahme mit Verdacht auf eine isolierte Fraktur
  • Patienten, die in der Lage und bereit sind, eine Einverständniserklärung abzugeben.

Ausschlusskriterien:

  • Polytraumapatienten mit Verletzungen mehrerer Körperregionen
  • Patienten mit vorheriger Bildgebung der betroffenen Extremität innerhalb der letzten 6 Monate
  • Kontraindikationen für die Röntgenbildgebung (z. B. Schwangerschaft oder schwere Instabilität)
  • Patienten mit anderen laufenden Studien, die diese Studie beeinträchtigen könnten
  • Patienten, die aufgrund kognitiver Beeinträchtigungen oder Sprachbarrieren nicht in der Lage sind, ihre Einwilligung ohne einen verfügbaren Vertreter zu erteilen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm

Teilnehmergruppe / Arm

Eine Gruppe oder Untergruppe von Teilnehmern an einer klinischen Studie, die gemäß dem Protokoll der Studie eine bestimmte Intervention/Behandlung oder keine Intervention erhält.
Intervention / Behandlung

Intervention / Behandlung

Ein Prozess oder eine Handlung, die im Mittelpunkt einer klinischen Studie steht. Interventionen umfassen Medikamente, medizinische Geräte, Verfahren, Impfstoffe und andere Produkte, die entweder in der Erprobungsphase oder bereits verfügbar sind. Interventionen können auch nicht-invasive Ansätze umfassen, wie z. B. Aufklärung oder eine Änderung der Ernährung und Bewegung.
Kein Eingriff: Standard Radiograph Interpretation Without AI
Plain radiographs are interpreted by the frontline treating physician according to routine clinical practice without access to AI output. All diagnostic, imaging, treatment, consultation, and discharge decisions remain the responsibility of the treating physician. Formal radiology reports are generally available later and are not routinely available before completion of the emergency department encounter.
Experimental: AI-Assisted Radiograph Interpretation
Plain radiographs are interpreted by the frontline treating physician with access to real-time output from BoneView version 2.3.8 (Gleamer, Paris, France). The AI output is used as diagnostic decision support only; all final diagnostic, imaging, treatment, consultation, and discharge decisions remain the responsibility of the treating physician.
Diagnosetest: BoneView AI-Assisted Radiograph Interpretation

BoneView version 2.3.8 (Gleamer, Paris, France) analyzes DICOM radiographs and provides real-time visual annotations and classifications for supported musculoskeletal abnormalities. Physicians in the intervention group could view fracture-related findings as well as other supported outputs, including dislocations, joint effusions, and focal bone lesions.

At University Hospital Salzburg and Regional Hospital Hallein, BoneView was delivered through the Aidoc aiOS platform (version 3.24.0). At University Hospital Nuremberg, BoneView was integrated directly into the local imaging workflow.

BoneView was used as a decision-support tool and did not replace physician interpretation or the subsequent formal radiology report.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Primäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie die geplante Ergebnismessung, die für die Bewertung der Wirkung einer Intervention/Behandlung am wichtigsten ist. Die meisten klinischen Studien haben einen primären Endpunkt, aber einige haben mehr als einen.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit der Fraktur-/Dislokations-/Erguss-/Knochenläsionserkennung
Zeitfenster: Zum Zeitpunkt der Erstdiagnose, innerhalb von 2 Stunden nach der Vorstellung des Patienten in der orthopädischen Notaufnahme
Die primären Endpunkte messen die diagnostische Genauigkeit bei der Erkennung von Knochenbrüchen/Verrenkungen/Ergüssen/Knochenläsionen mittels Sensitivität, Spezifität und der Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve (AUC). Die diagnostische Genauigkeit wird zwischen dem KI-gestützten Diagnoseansatz und dem Standardansatz ausschließlich durch Ärzte verglichen. Der Goldstandard für den Vergleich wird durch Expertenkonsens auf Basis einer unabhängigen Überprüfung durch einen Radiologen und einen orthopädischen Spezialisten festgelegt.
Zum Zeitpunkt der Erstdiagnose, innerhalb von 2 Stunden nach der Vorstellung des Patienten in der orthopädischen Notaufnahme

Sekundäre Ergebnismessungen

Sekundäre Ergebnismessungen

Im Protokoll einer klinischen Studie ein geplantes Ergebnismaß, das nicht so wichtig ist wie das primäre Ergebnismaß für die Bewertung der Wirkung einer Intervention, aber dennoch von Interesse ist. Die meisten klinischen Studien haben mehr als einen sekundären Endpunkt.
Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Zeit bis zur Diagnose
Zeitfenster: Während des Besuchs des Patienten in der Notaufnahme, normalerweise innerhalb von 4 Stunden nach der Vorstellung.
Die zur Erstellung einer Diagnose erforderliche Zeit, gemessen vom Zeitpunkt der Röntgenaufnahme des Patienten bis zur endgültigen Diagnose. Dadurch wird die Effizienz des KI-gestützten Diagnose-Workflows mit dem Standard-Workflow nur für Ärzte verglichen.
Während des Besuchs des Patienten in der Notaufnahme, normalerweise innerhalb von 4 Stunden nach der Vorstellung.
Diagnosesicherheit des Arztes
Zeitfenster: Direkt nach der Diagnose gemessen
Das von Ärzten angegebene Maß an Vertrauen in ihre diagnostischen Entscheidungen, gemessen auf einer Likert-Skala (1–10). Dabei wird verglichen, wie sicher sich Ärzte fühlen, wenn sie KI-Unterstützung nutzen, und wie sicher sie sich allein auf ihr Fachwissen verlassen.
Direkt nach der Diagnose gemessen

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sponsor

Die Organisation oder Person, die die Studie initiiert und die Autorität und Kontrolle über die Studie hat.
Salzburger Landeskliniken

Mitarbeiter

Mitarbeiter

Eine andere Organisation als der Sponsor, die eine klinische Studie unterstützt. Diese Unterstützung kann Aktivitäten im Zusammenhang mit Finanzierung, Design, Implementierung, Datenanalyse oder Berichterstattung umfassen.
Klinikum Nürnberg

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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)

Studienbeginn

Das tatsächliche Datum, an dem der erste Teilnehmer in eine klinische Studie aufgenommen wurde. Das „voraussichtliche“ Studienstartdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Studienstartdatum sein wird.
1. Oktober 2025

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

Primärer Abschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention erhalten hat, um endgültige Daten für das primäre Ergebnis zu sammeln. Ob die klinische Studie protokollgemäß endete oder beendet wurde, hat keinen Einfluss auf dieses Datum. Bei klinischen Studien mit mehr als einem primären Ergebnismaß mit unterschiedlichen Abschlussdaten bezieht sich dieser Begriff auf das Datum, an dem die Datenerhebung für alle primären Ergebnismaße abgeschlossen ist. Das „erwartete“ primäre Abschlussdatum ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das primäre Abschlussdatum für die Studie sein wird.
30. April 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

Studienabschluss

Das Datum, an dem der letzte Teilnehmer an einer klinischen Studie untersucht wurde oder eine Intervention/Behandlung erhielt, um endgültige Daten für die primären Ergebnismaße, sekundären Ergebnismaße und Nebenwirkungen zu sammeln (d. h. der letzte Besuch des letzten Teilnehmers). Das „voraussichtliche“ Abschlussdatum der Studie ist das Datum, von dem die Forscher glauben, dass es das Abschlussdatum der Studie sein wird.
30. April 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

Zuerst eingereicht

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht bei ClinicalTrials.gov eingereicht hat. Zwischen dem Datum der ersten Einreichung und der Verfügbarkeit des Datensatzes auf ClinicalTrials.gov (dem ersten veröffentlichten Datum) liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
9. Dezember 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

Das Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer zum ersten Mal einen Studienbericht einreicht, der den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) entspricht. Der Sponsor oder Prüfer muss möglicherweise einen Studienbericht ein- oder mehrmals überarbeiten und einreichen, bevor die QC-Überprüfungskriterien von NLM erfüllt sind. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
20. Dezember 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

Zuerst gepostet

Das Datum, an dem der Studienbericht zum ersten Mal auf ClinicalTrials.gov verfügbar war, nachdem die Qualitätskontrolle (QC) der National Library of Medicine (NLM) abgeschlossen wurde. Zwischen dem Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer den Studienbericht eingereicht hat, und dem ersten veröffentlichten Datum liegt in der Regel eine Verzögerung von einigen Tagen.
31. Dezember 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

Letztes Update gepostet

Das letzte Datum, an dem Änderungen an einem Studienbericht auf ClinicalTrials.gov verfügbar gemacht wurden. Es kann eine Verzögerung zwischen der Übermittlung der Änderungen an ClinicalTrials.gov durch den Sponsor oder Prüfer der Studie (Datum der letzten eingereichten Aktualisierung) und dem Datum der letzten Veröffentlichung der Aktualisierung geben.
17. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer Änderungen an einem Studienbericht eingereicht hat, die mit den Qualitätskontrollkriterien (QC) der National Library of Medicine (NLM) übereinstimmen. Es liegt in der Verantwortung des Sponsors oder Prüfers, sicherzustellen, dass die Studienaufzeichnung mit den NLM-QC-Überprüfungskriterien übereinstimmt.
13. August 2026

Zuletzt verifiziert

Zuletzt verifiziert

Das letzte Datum, an dem der Studiensponsor oder Prüfer die Informationen über eine klinische Studie auf ClinicalTrials.gov als richtig und aktuell bestätigt hat. Wenn eine Studie den Rekrutierungsstatus Recruiting hat; noch keine Rekrutierung; oder aktiv, keine Rekrutierung wurde innerhalb der letzten 2 Jahre nicht bestätigt, der Rekrutierungsstatus der Studie wird als unbekannt angezeigt.
1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Studien-ID-Nummern

Andere Identifikatoren oder ID-Nummern als die NCT-Nummer, die einer klinischen Studie vom Sponsor der Studie, Geldgebern oder anderen zugewiesen werden. Diese Nummern können eindeutige Kennungen von anderen Studienregistern und Zuschussnummern der National Institutes of Health enthalten.
  • KI-FRACTURE_001_2024-11-27

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

Beschreibung des IPD-Plans

Auf schriftliche Anfrage wird Zugang zu den Daten gewährt. Alle weitergegebenen Daten werden gemäß den Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO) vollständig anonymisiert, um alle identifizierenden Informationen, einschließlich Namen, Geburtsdaten und andere persönliche Identifikatoren, zu entfernen. Die Daten werden nur zu Forschungszwecken und im Rahmen geeigneter Datenfreigabevereinbarungen zum Schutz der Privatsphäre der Patienten weitergegeben.

Die folgenden anonymisierten individuellen Patientendaten (IPD) werden weitergegeben:

  • Demografische Daten: Alter, Geschlecht
  • Diagnosedaten: Anatomische Lage, Befunde des Klinikers, Befunde der KI, Befunde des Radiologen
  • Ergebnisdaten: Zeit bis zur Diagnose, Sensitivität, Spezifität
  • Umfragedaten: Diagnosesicherheitswerte des Arztes

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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