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Erkennung von psychischen Gesundheits-, intellektuellen und neurologischen Entwicklungsstörungen mit Modellen der künstlichen Intelligenz (MINDAIM)

26. August 2025 aktualisiert von: Psyrin Inc.

Erkennung von psychischen Gesundheits-, intellektuellen und neurologischen Entwicklungsstörungen mit Modellen der künstlichen Intelligenz: Testen sprachbasierter Algorithmen für maschinelles Lernen zur klinischen Bewertung und Risikostratifizierung in Präsentationen zur psychischen Gesundheit

In dieser Studie wird untersucht Störung, Zwangsstörung (OCD), posttraumatische Belastungsstörung (PTBS) und Schizophrenie. Wir wollen Tools entwickeln, mit denen Kliniker genauere und effizientere Diagnosen gestellt werden können.

Studienübersicht

Status

Anmeldung auf Einladung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

500

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

  • Name: Prinicipal Investigator
  • Telefonnummer: 917-267-8567
  • E-Mail: mindaim@psyrin.ai

Studieren Sie die Kontaktsicherung

  • Name: Julianna Olah, B.Sc., M.A., M.Sc., Ph.D.
  • Telefonnummer: 628-286-9776
  • E-Mail: juli@psyrin.ai

Studienorte

    • Massachusetts
      • Brookline, Massachusetts, Vereinigte Staaten, 02445
        • The Brookline Center
    • Ohio
      • Zanesville, Ohio, Vereinigte Staaten, 43701
        • Allwell Behavioral Health Services

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

  • Kind
  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die MIND AIM-Studie zielt darauf ab, eine vielfältige und repräsentative Stichprobe von Personen zu rekrutieren, die in verschiedenen klinischen Umgebungen eine Beurteilung der psychischen Gesundheit anstreben. Diese breiten Einschlusskriterien gewährleisten eine hohe ökologische Validität und erfassen das breite Spektrum an Erscheinungsformen und Komorbiditäten, die in der Praxis der psychischen Gesundheit häufig anzutreffen sind.

Beschreibung

Einschlusskriterien

  1. Teilnehmer im Alter zwischen 16 und 60 Jahren.
  2. Personen, die sich derzeit einer klinischen Beurteilung von psychischen oder verhaltensbezogenen Gesundheitszuständen unterziehen oder zur klinischen Beurteilung überwiesen werden (einschließlich, aber nicht beschränkt auf ADHS, ASD, BPAD, GAD, MDD, OCD, PTSD, SSD)
  3. Fließend Englisch
  4. In der Lage, eine Einverständniserklärung oder im Falle von Minderjährigen ein Elternteil oder Erziehungsberechtigter zu erteilen, der in ihrem Namen Zustimmung einreichen kann.
  5. Zugriff auf ein Gerät (Smartphone, Tablet oder Computer) mit einem Mikrofon und einer stabilen Internetkonnektivität, die für die Erledigung der Sprachaufgaben erforderlich sind.

Ausschlusskriterien

  1. Personen mit akuten psychischen Gesundheitkrisen oder schwerwiegenden Symptomen, die eine sinnvolle Teilnahme an der Studie, einschließlich akuter Intoxikation, ausschließen würden.
  2. Schwere kognitive Beeinträchtigung oder geistige Behinderung, die das Verständnis der Untersuchungsverfahren oder der Abschluss der Sprachaufgaben verhindern würde.
  3. Mangel an Englisch in Englisch.
  4. Technische Einschränkungen: Unfähigkeit, auf ein geeignetes Gerät oder eine Internetverbindung zuzugreifen, um die Sprachaufgaben zu erledigen

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
Anspruch (jede psychische Störung)
Jeder Teilnehmer, der an der Studie teilnimmt und nicht Teil einer zusätzlichen Analysegruppe ist.

Ein umfassendes maschinelles Lerntool, das darauf abzielt, Wahrscheinlichkeitsschätzungen für mehrere kompatible Störungen bereitzustellen, darunter Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS), Autismus-Spektrum-Störung (ASD), bipolare affektive Störung (BPAD), generalisierte Angststörung (GAD), schwere depressive Störung ( MDD), Zwangsstörung (OCD), Posttraumatische Belastungsstörung (PTSD) und Schizophrenie-Spektrum-Störungen (SSD). Durch das Angebot einer multidiagnostischen Beurteilung auf der Grundlage einer Sprachanalyse möchte Solicue Klinikern dabei helfen, sich in dieser Komplexität zurechtzufinden und möglicherweise Erkrankungen zu identifizieren, die andernfalls bei der Erstbeurteilung übersehen würden.

Solicue nutzt maschinelles Lernen, um ein breites Spektrum klinisch relevanter Sprachmerkmale zu analysieren, darunter sprachliche Inhalte, prosodische Elemente (wie Tonhöhe, Rhythmus und Intonation) und andere paralinguistische Merkmale.

Andere Namen:
  • Anspruch
  • Psyrin-Sprachanalyse
  • Solicue Künstliche Intelligenz
Solicue und Mercuria (bipolare Störung und schwere depressive Störung)
Jeder Teilnehmer, der an der Studie teilnimmt und depressive Symptome aufweist, gemessen anhand des PHQ-9-Scores.

Ein umfassendes maschinelles Lerntool, das darauf abzielt, Wahrscheinlichkeitsschätzungen für mehrere kompatible Störungen bereitzustellen, darunter Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung (ADHS), Autismus-Spektrum-Störung (ASD), bipolare affektive Störung (BPAD), generalisierte Angststörung (GAD), schwere depressive Störung ( MDD), Zwangsstörung (OCD), Posttraumatische Belastungsstörung (PTSD) und Schizophrenie-Spektrum-Störungen (SSD). Durch das Angebot einer multidiagnostischen Beurteilung auf der Grundlage einer Sprachanalyse möchte Solicue Klinikern dabei helfen, sich in dieser Komplexität zurechtzufinden und möglicherweise Erkrankungen zu identifizieren, die andernfalls bei der Erstbeurteilung übersehen würden.

Solicue nutzt maschinelles Lernen, um ein breites Spektrum klinisch relevanter Sprachmerkmale zu analysieren, darunter sprachliche Inhalte, prosodische Elemente (wie Tonhöhe, Rhythmus und Intonation) und andere paralinguistische Merkmale.

Andere Namen:
  • Anspruch
  • Psyrin-Sprachanalyse
  • Solicue Künstliche Intelligenz

Mercuria wurde entwickelt, um das Risiko einer bipolaren Störung bei Personen mit depressiven Symptomen zu stratifizieren. Dies ist ein entscheidender klinischer Bedarf, da die Fehldiagnose einer bipolaren Störung wie einer unipolaren Depression häufig vorkommt und zu einer unangemessenen Behandlung und möglicherweise zu einer Verschlechterung der Ergebnisse führen kann. Durch die Analyse von Sprachmustern, die für eine bipolare Störung charakteristisch sind, möchte Mercuria Ärzten ein zusätzliches Instrument zur Verfügung stellen, mit dem sie diese Erkrankungen genauer unterscheiden und geeignete Behandlungsentscheidungen treffen können.

Mercuria nutzt maschinelles Lernen, um ein breites Spektrum klinisch relevanter Sprachmerkmale zu analysieren, darunter sprachliche Inhalte, prosodische Elemente (wie Tonhöhe, Rhythmus und Intonation) und andere paralinguistische Merkmale.

Andere Namen:
  • Mercuria
  • Mercuria Künstliche Intelligenz

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Audio der Sprachbatterie („PSY-10“)
Zeitfenster: Bei der ersten Einschätzung
Die Sprachbatterie besteht aus prompten basierten Aufgaben, um Sprachreaktionen von Teilnehmern in Form von Monologen hervorzurufen. Dies beinhaltet die Aufgaben des Textes, Rückrufs und Bildbeschreibung.
Bei der ersten Einschätzung
Klinische Diagnose
Zeitfenster: 0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
Die klinische Diagnose wird für jeden Teilnehmer bei der ersten Beurteilung sowie bei der Nachuntersuchung nach 3 und 6 Monaten erfasst. Diagnosen werden gemäß ICD-11- oder DSM-5-Kriterien für die kompatiblen Störungen gestellt: ADHS, ASD, BPAD, GAD, MDD, OCD, PTSD und SSD. Zusätzliche relevante Bezeichnungen wie andere psychische Störungen, klinisches Hochrisiko (CHR) und Substanzkonsum können erfasst werden.
0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
Leistung von KI-Modellen
Zeitfenster: 0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
Die Leistung der Mercuria- und Solicue-KI-Modelle wird anhand der Leistungsmetriken Genauigkeit, ausgewogene Genauigkeit, Sensitivität (Erinnerung), Spezifität, positiver Vorhersagewert (Präzision), negativer Vorhersagewert, F1-Score und AUC-ROC bewertet. Die vorhergesagten Bezeichnungen werden mit den grundlegenden klinischen Diagnosen der teilnehmenden psychiatrischen Kliniken verglichen. Es wird eine Vertrauensakzeptanzschwelle festgelegt.
0 Monate, 3 Monate, 6 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Patient Health Fragebogen-9 (PHQ-9)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
Der PHQ-9 ist ein 9-Punkte-Fragebogen, der die Schwere der depressiven Symptome bewertet.
Bei anfänglicher Bewertung
Fragebogen zu Stimmungsstörungen (MDQ)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
Der MDQ ist ein 15-Punkte-Selbstberichts-Screening-Instrument, das zum Nachweis von bipolaren Spektrumstörungen entwickelt wurde. Es besteht aus 13 Ja/Nein-Fragen zu manischen Symptomen, gefolgt von zwei Fragen zum Auftreten und zum Auswirkungen dieser Symptome.
Bei anfänglicher Bewertung
DSM-5 Level 1 Cross-Cutting Symptom Measure (DSM-XC)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
Der DSM-5 Level 1 Cross-Cutting Symptom Measure ist ein 23-Punkte-Selbstberichtsfragebogen, der 13 psychiatrische Bereiche untersucht, darunter Depression, Angstzustände und Substanzkonsum.
Bei anfänglicher Bewertung
Gemeldete Notlage
Zeitfenster: Nach erster Einschätzung
Bewertung der Sicherheit der Online-Sprachbeurteilung während der klinischen Bewertung bei der Erstaufnahme. Die Sicherheit der Online-Sprachbeurteilung wird anhand der Schwere der gemeldeten Belastung gemessen, die mithilfe des Benutzer-Feedback-Formulars (UFF) gemessen wird.
Nach erster Einschätzung

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Mitarbeiter

Ermittler

  • Hauptermittler: Julianna Olah, B.Sc., M.A., M.Sc., Ph.D., Psyrin Inc.
  • Hauptermittler: Atta-ul Raheem R Chaudhry, B.Sc. (Hons.), M.B.B.S., Psyrin Inc.

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.

Nützliche Links

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)

4. Februar 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Februar 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juli 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Januar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. Januar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

24. Januar 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Geschätzt)

3. September 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

26. August 2025

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

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UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Ja

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

Nein

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