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COVID-19-Infektion und maschinelles Lernen mit künstlicher Intelligenz (KI)

17. Februar 2023 aktualisiert von: East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

Schnelle Diagnose von COVID-19-positiven Patienten mit Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI) unter Verwendung klinischer und bildanalytischer Parameter zur Bewertung der Lymphozyten-Untergruppen im peripheren Blut

Die COVID-19-Infektion wird derzeit durch ein komplexes, mehrstufiges Verfahren bestätigt, beginnend mit einem Schleimhautabstrich, gefolgt von der Extraktion und Verarbeitung viraler RNA und qPCR.

Diese Studie zielt darauf ab, eine neuartige Methode zu erforschen, die maschinelles Lernen und Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) verwendet, um eine COVID-19-Infektion durch die morphologische Analyse der Lymphozyten-Untergruppe im peripheren Blut zu diagnostizieren. Diese Studie wird auch Patienten mit COVID-19-Infektion auf der Grundlage des obigen Befunds zusammen mit anderen klinischen, hämatologischen und biochemischen Parametern risikostratifizieren, um das klinische Ergebnis mit hoher Sensitivität und Spezifität vorherzusagen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Dies ist eine Beobachtungsstudie, die vom East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust (ESNEFT) in Zusammenarbeit mit der University of Suffolk (UoS) durchgeführt wird.

Die Ermittler zielen darauf ab, Untergruppen von Lymphozyten in den prospektiven Blutausstrich-Objektträgern mithilfe von maschinellem Lernen und KI-Algorithmen zu analysieren, die von Teilnehmern mit einem positiven qPCR-Test auf COVID-19 erhalten wurden, die eine Krankenhauseinweisung benötigten. Die Kontrollgruppe besteht aus archivierten Blutausstrichdaten von Patienten mit i) nicht vermuteten Virusinfektionen und ii) Patienten mit einer Nicht-COVID-19-Virusinfektion, die vor dem Auftreten einer COVID-19-Infektion im Vereinigten Königreich erhalten wurden . Insgesamt werden 785 Blutausstriche ausgewertet. Das Ziel dieser Studie ist es, die Diagnose einer COVID-19-Infektion basierend auf der Lymphozytenmorphologie bei Patienten mit COVID-19-Infektion von anderen Patienten mit Nicht-COVID-19-Virusinfektionen zu erstellen. Ein hochauflösendes Einzelzell-Lymphozytenbild von Patienten mit COVID-19-Infektion und einer Kontrollgruppe wird mit der Open-Source-Histopathologie-Bildgebungssoftware CellProfiler anhand sehr feiner zytoplasmatischer und nuklearer Details der Zellen durch überwachten und nicht überwachten maschinellen Lernalgorithmus analysiert, um wiederkehrende Muster zu identifizieren, die einzigartig sind zu einer COVID-19-Infektion. Die Studie wird auch andere relevante klinische, hämatologische und biochemische Parameter in Verbindung mit den oben genannten morphologischen Merkmalen bewerten, um ein Instrument zur Risikostratifizierung zu entwickeln, um das klinische Ergebnis von Patienten mit einer COVID-19-Infektion mit hoher Spezifität und Sensitivität unter Verwendung einer Bioinformatik-Pipeline vorherzusagen.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

215

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigtes Königreich
      • Ipswich, Vereinigtes Königreich, IP4 5PD
        • East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

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 und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Periphere Blutausstriche von erwachsenen nicht-SARS-CoV-2-positiven Patienten und von erwachsenen SARS-CoV-2-positiven Patienten.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Weibliche oder männliche Teilnehmer
  • Ab 18 Jahren (keine Altersobergrenze)
  • Patienten mit positiver SARS-COV-2-Diagnose basierend auf qPCR (Studiengruppe COVID 19)
  • Objektträger aus peripheren Blutausstrichen von Patienten ohne Virusinfektion, die vor dem Auftreten einer COVID-19-Infektion im Vereinigten Königreich im Archiv der Laborobjektträger in der Einrichtung aufbewahrt wurden (Kontrollgruppe)
  • Objektträger aus peripheren Blutausstrichen von Patienten mit einer Nicht-SARS-CoV-2-Virusinfektion, die vor dem Auftreten der COVID-19-Infektion im Vereinigten Königreich im Archiv der Laborobjektträger in der Einrichtung aufbewahrt wurden (Kontrollgruppe).

Ausschlusskriterien:

  • Patienten unter 18 Jahren
  • Patienten mit SARS-COV-2-negativer Diagnose basierend auf qPCRPatienten, bei denen hämatologische Malignome mit Lymphozytose als vorherrschender Manifestation aufgetreten sind.
  • Patienten, die in der Vergangenheit eine Lymphopenie aufgrund zugrunde liegender entzündlicher Erkrankungen hatten.
  • Patienten mit Lymphopenie aufgrund einer früheren zytotoxischen oder immunsuppressiven Therapie.
  • Positive Diagnose des Human Immunodeficiency Virus (HIV).

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
COVID-19-Gruppe
Die COVID-19-Gruppe besteht aus peripheren Blutausstrichen von Patienten, die sich im Krankenhaus befinden und deren qPCR-Ergebnisse positiv für COVID-19 waren.
Kontrollgruppe
Eine Kontrollgruppe besteht aus i) peripheren Blutausstrichen von Patienten ohne Virusinfektion und ii) von Patienten mit einer Nicht-SARS-CoV-2-Virusinfektion. Objektträger mit peripherem Blut der Kontrollgruppe werden nach dem Zufallsprinzip aus dem Archiv der Laborobjektträger innerhalb der Einrichtung ausgewählt. Die verwendeten Laborobjektträger umfassen Objektträger, die vor dem Auftreten der COVID-19-Infektion im Vereinigten Königreich archiviert wurden.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnose von COVID-19.
Zeitfenster: 6 Monate
Bestimmen Sie mithilfe von KI-basierter bildanalytischer Modellierung, ob Lymphozyten allein die COVID-19-Krankheit mit hoher Spezifität und Sensitivität diagnostizieren können.
6 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Schweregrad der COVID-19-Infektionsmodellierung
Zeitfenster: 6 Monate
Die sekundäre Ergebnismessung der Studie wird darin bestehen, ein Risikostratifizierungsmodell zu erstellen, um die Vorhersage des Schweregrads und der Mortalität der Infektion zu unterstützen, basierend auf unserem oben erwähnten neuartigen Diagnosetool und zusätzlichen klinischen, hämatologischen und biochemischen Parametern; Sicherstellung einer hohen Spezifität, mit daraus resultierender erleichterter Behandlung von Patienten sowohl im Krankenhaus als auch im ambulanten Bereich. Das vorgeschlagene Modell beabsichtigt, die klinischen Parameter einschließlich Sauerstoffsättigung zum Zeitpunkt der Aderlass und andere wichtige Statistiken, einschließlich: Puls, Blutdruck und Atemfrequenz, zusammen mit anderen Parametern wie LDH, Ferritin, C-reaktives Protein ( CRP), D-Dimere, Nierenfunktion, die alle zusammen helfen, den Ausgang und die Schwere der Krankheit vorherzusagen.
6 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

Mitarbeiter

University of Suffolk

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)

6. Juli 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. März 2022

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. März 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

15. Februar 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

15. Februar 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

16. Februar 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Schätzen)

21. Februar 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

17. Februar 2023

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 20/053

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

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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