Ein diagnostischer Test auf DeepDoc, einem KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystem
11. Dezember 2019 aktualisiert von: Xijing Hospital
DeepDoc – Klinische Validierung eines KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystems in der Frühdiagnostik neurologischer Erkrankungen: eine prospektive multizentrische Studie
DeepDoc ist ein KI-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem für die frühe Ätiologiediagnose von neurologischen Erkrankungen unter Verwendung klinischer Datenpunkte von Patienten, die innerhalb von 24 Stunden ins Krankenhaus eingeliefert wurden. Diese Studie soll bewerten, ob die Diagnose des DeepDoc KI-basierten Entscheidungsunterstützungssystems besser ist als Erstdiagnose des Arztes durch eine multizentrische Überlegenheitsdiagnostikstudie.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Der Arzt füllt den Aufnahmeschein innerhalb von 24 Stunden nach Aufnahme des Patienten ins Krankenhaus aus.
Nachdem dem Patienten, der die Einschlusskriterien erfüllt, seine Einverständniserklärung erteilt wurde, öffnen Sie das DeepDoc, um die Patientenidentifikationsinformationen einzugeben.
Nehmen Sie dann das Bild der Erstdiagnose der Aufnahmescheinseite und laden Sie es in DeepDoc hoch, füllen Sie die Erstdiagnose des Arztes in das DeppDoc ein.
Und geben Sie die klinischen Datenpunkte des Patienten in DeepDoc ein, um eine DeepdDoc-Diagnose zu erhalten.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
4000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
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
18 Jahre bis 80 Jahre (ERWACHSENE, OLDER_ADULT)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
4000 konsekutive Patienten mit Verdacht auf Schlaganfall, Meningitis/Enzephalitis, Schwindel und Kopfschmerzen (1000 Fälle jeder Krankheit) werden in die Abteilung für Neurologie aufgenommen, die der Teilnahme an der Studie zugestimmt hat.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten mit klinischen Symptomen oder Anzeichen mit Verdacht auf Schlaganfall, Meningitis/Enzephalitis, Schwindel und Kopfschmerzen.
- Neurologische Untersuchungsergebnisse und bildgebende Veränderungen innerhalb von 24 Stunden nach Aufnahme.
Ausschlusskriterien:
Die Patienten wurden innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme entlassen, ins Krankenhaus verlegt oder starben.
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 |
|---|---|
|
Meningitis/Enzephalitis
Patienten mit klinischen Anzeichen und Symptomen mit Verdacht auf Meningitis/Enzephalitis
|
Die Patienten werden vom DeepDoc innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme diagnostiziert.
|
|
Schlaganfall
Patienten mit klinischen Anzeichen und Symptomen mit Verdacht auf Schlaganfall
|
Die Patienten werden vom DeepDoc innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme diagnostiziert.
|
|
Kopfschmerzen
Patienten mit klinischen Anzeichen und Symptomen, bei denen der Verdacht auf Kopfschmerzen besteht
|
Die Patienten werden vom DeepDoc innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme diagnostiziert.
|
|
Schwindel
Patienten mit klinischen Anzeichen und Symptomen, bei denen der Verdacht auf Schwindel besteht
|
Die Patienten werden vom DeepDoc innerhalb von 24 Stunden nach der Aufnahme diagnostiziert.
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Genauigkeit der Diagnose durch DeepDoc AI-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem
Zeitfenster: 24 Stunden
|
Genauigkeit der Diagnose von DeepDoc und vergleichen Sie dieses Ergebnis mit Ärzten
|
24 Stunden
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Sensitivität der Diagnose durch DeepDoc AI-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem
Zeitfenster: 24 Stunden
|
Sensitivität der Diagnose durch DeepDoc und vergleichen Sie dieses Ergebnis mit Ärzten
|
24 Stunden
|
|
Spezifität der Diagnose durch DeepDoc AI-basiertes Entscheidungsunterstützungssystem
Zeitfenster: 24 Stunden
|
Spezifität der Diagnose von DeepDoc und vergleichen Sie dieses Ergebnis mit Ärzten
|
24 Stunden
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Studienleiter: Zhao Gang, Xijing Hospital
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 (ERWARTET)
1. September 2020
Primärer Abschluss (ERWARTET)
9. September 2020
Studienabschluss (ERWARTET)
1. März 2021
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
4. August 2019
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
12. August 2019
Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)
14. August 2019
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)
13. Dezember 2019
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
11. Dezember 2019
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2019
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- DeepDoc-M5
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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