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Eine kontrollierte klinische Studie zum Trainieren der AIberry AI Plattform zur Depressionserkennung

8. Juni 2023 aktualisiert von: Aiberry, Inc

Eine kontrollierte klinische Studie zum Trainieren der AIberry-KI-Depressionserkennungsplattform an einer Vielzahl von Bevölkerungsgruppen in einer Live-Umgebung und zur weiteren Verbesserung der Erkennungsgenauigkeit

Diese kontrollierte, multizentrische Studie wird die Fähigkeit der Airberry-Plattform trainieren und validieren, Depressionen in einer unterschiedlichen Patientenpopulation zu erkennen. Bis zu 10 Standorte in den Vereinigten Staaten werden an diesem Protokoll teilnehmen. Teilnehmen können Erwachsene und Kinder (13-79 Jahre). Insgesamt 1.000 berechtigte Probanden werden während eines Klinikbesuchs Depressionsscreenings und ein per Video aufgezeichnetes Interview mit Airberry absolvieren. Die Analyse wird nach Depressionsdiagnosestatus, Rasse/ethnischer Zugehörigkeit und Alter stratifiziert. Die Probanden nehmen an einem Baseline-Fragebogen teil, um demografische Informationen und die Gesundheitsgeschichte zu sammeln.

Studienübersicht

Status

Beendet

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Aiberry entwickelt eine proprietäre KI-Plattform, die maschinelles Lernen nutzt, um nach psychischen Erkrankungen zu suchen, und zwar mit einem multimodalen Ansatz, der reichhaltige visuelle, akustische, Text-, Gesten- und Blickinformationen verschmilzt. Unser Ziel in dieser Studie ist es, Algorithmen zu validieren, die vorhersagen, wie Einzelpersonen auf Selbstberichtsfragebögen reagieren werden, die zum Screening auf Major Depression (MDD) und General Angststörung (GAD) verwendet werden. Vor der Einschreibung nehmen die Teilnehmer an einem Baseline-Screening-Fragebogen teil, um demografische Informationen, die Krankengeschichte und den aktuellen Schweregrad der Depression zu sammeln. Wenn die Teilnehmer die Eignungsvoraussetzungen und demografischen Rekrutierungsziele erfüllen, werden sie zu einem einzigen virtuellen Studienbesuch eingeladen, bei dem sie ein 10-15-minütiges aufgezeichnetes Interview mit einem Studienmitarbeiter zusammen mit drei kurzen Fragebögen zur Selbstauskunft absolvieren: 1) der Quick Inventory of Depression Symptoms Self Report (QIDS-SR-16), 2) die General Anxiety Disorder (GAD-7) und 3) die Mini-Version des Mood and Anxiety Questionnaire (Mini-MASQ), die als verwendet werden eine Gültigkeitsprüfung, ob die Antworten der Teilnehmer zwischen diesem und den beiden vorherigen Fragebögen konsistent sind. Wir werden bewerten, wie gut die KI-Technologie in der Lage ist, selbstberichtete Symptome von Depressionen und Angstzuständen vorherzusagen, indem wir Gesichts-, Audio- und Textmerkmale aus Interviewvideos analysieren.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

800

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Arizona
      • Tucson, Arizona, Vereinigte Staaten, 85719
        • University of Arizona
    • District of Columbia
      • Washington, District of Columbia, Vereinigte Staaten, 20057
        • Georgetown University
    • New York
      • New York, New York, Vereinigte Staaten, 10022
        • Hapworth Research Inc.

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

13 Jahre bis 79 Jahre (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Personen mit oder ohne vorherige psychische Gesundheitsdiagnose.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter 13 bis 79 Jahre alt
  • Englisch sprechend

Ausschlusskriterien:

  • Früherer Teilnehmer an der Studie
  • Personen, die standardisierte Fragen nicht verbal beantworten können
  • Personen, die nicht an einem virtuellen Besuch teilnehmen können, da sie nicht über die richtige Hardware (Telefon/Laptop) oder keine Internetverbindung verfügen
  • Personen, die keine Einwilligung erteilen können

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Beobachtungsmodelle: Sonstiges
  • Zeitperspektiven: Interessent

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Interview & Depressions-Screening
Sonstiges: AI-Plattform zur Depressionserkennung von Airberry
Aiberry ist ein Unternehmen der nächsten Generation für künstliche Intelligenz (KI), das Deep Tech nutzt, um nach psychischen und gehirnbedingten Störungen zu suchen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vorhersage des Depressions-Scores aus einem Selbstberichtsinstrument
Zeitfenster: Einzelbewertung
Fehler bei der Vorhersage des Schweregrades einer Depression (keine, leicht, mittelschwer, schwer) basierend auf QIDS-SR-16.
Einzelbewertung

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Klassifizierung von mittelschwerer bis schwerer Depression
Zeitfenster: Einzelbewertung
Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und positiver und negativer Vorhersagewert bei der Klassifizierung, ob die Teilnehmer das etablierte Abschneidekriterium für vermutete MDD (QIDS > 10) erfüllen
Einzelbewertung
Klassifizierung von mittelschwerer bis schwerer Angst
Zeitfenster: Einzelbewertung
Genauigkeit, Sensitivität, Spezifität und positiver und negativer Vorhersagewert bei der Klassifizierung, ob die Teilnehmer das etablierte Abschneidekriterium für vermutete GAD erfüllen (GAD-7 > 9)
Einzelbewertung
Vorhersage des Angstwerts aus einem Selbstberichtsinstrument
Zeitfenster: Einzelbewertung
Fehler bei der Vorhersage des Schweregrades der Angst (keine, leicht, mäßig, schwer) basierend auf GAD-7.
Einzelbewertung

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Vorhersage spezifischer Angst- und Depressionssymptome
Zeitfenster: Einzelbewertung
Fehler bei der Vorhersage von Antworten auf einzelne Items auf dem QIDS-SR oder GAD-7.
Einzelbewertung

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Aiberry, Inc

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)

22. September 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

6. April 2023

Studienabschluss (Tatsächlich)

6. April 2023

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

30. Juli 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

30. Juli 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

6. August 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

9. Juni 2023

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. Juni 2023

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2023

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • Aiberry

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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