Erkennung von psychischen Gesundheits-, intellektuellen und neurologischen Entwicklungsstörungen mit Modellen der künstlichen Intelligenz (MINDAIM)
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
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Massachusetts
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Brookline, Massachusetts, Vereinigte Staaten, 02445
- The Brookline Center
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Ohio
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Zanesville, Ohio, Vereinigte Staaten, 43701
- Allwell Behavioral Health Services
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien
- Teilnehmer im Alter zwischen 16 und 60 Jahren.
- 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)
- Fließend Englisch
- In der Lage, eine Einverständniserklärung oder im Falle von Minderjährigen ein Elternteil oder Erziehungsberechtigter zu erteilen, der in ihrem Namen Zustimmung einreichen kann.
- Zugriff auf ein Gerät (Smartphone, Tablet oder Computer) mit einem Mikrofon und einer stabilen Internetkonnektivität, die für die Erledigung der Sprachaufgaben erforderlich sind.
Ausschlusskriterien
- Personen mit akuten psychischen Gesundheitkrisen oder schwerwiegenden Symptomen, die eine sinnvolle Teilnahme an der Studie, einschließlich akuter Intoxikation, ausschließen würden.
- Schwere kognitive Beeinträchtigung oder geistige Behinderung, die das Verständnis der Untersuchungsverfahren oder der Abschluss der Sprachaufgaben verhindern würde.
- Mangel an Englisch in Englisch.
- Technische Einschränkungen: Unfähigkeit, auf ein geeignetes Gerät oder eine Internetverbindung zuzugreifen, um die Sprachaufgaben zu erledigen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
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Anspruch (jede psychische Störung)
Jeder Teilnehmer, der an der Studie teilnimmt und nicht Teil einer zusätzlichen Analysegruppe ist.
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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:
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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.
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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:
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:
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Audio der Sprachbatterie („PSY-10“)
Zeitfenster: Bei der ersten Einschätzung
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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.
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Bei der ersten Einschätzung
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Klinische Diagnose
Zeitfenster: 0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
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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.
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0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
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Leistung von KI-Modellen
Zeitfenster: 0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
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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.
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0 Monate, 3 Monate, 6 Monate
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Patient Health Fragebogen-9 (PHQ-9)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
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Der PHQ-9 ist ein 9-Punkte-Fragebogen, der die Schwere der depressiven Symptome bewertet.
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Bei anfänglicher Bewertung
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Fragebogen zu Stimmungsstörungen (MDQ)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
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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.
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Bei anfänglicher Bewertung
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DSM-5 Level 1 Cross-Cutting Symptom Measure (DSM-XC)
Zeitfenster: Bei anfänglicher Bewertung
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Der DSM-5 Level 1 Cross-Cutting Symptom Measure ist ein 23-Punkte-Selbstberichtsfragebogen, der 13 psychiatrische Bereiche untersucht, darunter Depression, Angstzustände und Substanzkonsum.
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Bei anfänglicher Bewertung
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Gemeldete Notlage
Zeitfenster: Nach erster Einschätzung
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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.
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Nach erster Einschätzung
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
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
Nützliche Links
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Geschätzt)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
- Trauma- und stressbedingte Störungen
- Bipolare und verwandte Störungen
- Psychische Störungen
- Stimmungsschwankungen
- Neuroentwicklungsstörungen
- Entwicklungsstörungen des Kindes, allgegenwärtig
- Aufmerksamkeitsdefizit und störende Verhaltensstörungen
- Angststörungen
- Belastungsstörungen, traumatisch
- Verhalten
- Persönliche Zufriedenheit
- Autismus-Spektrum-Störung
- Bipolare Störung
- Aufmerksamkeitsdefizitstörung mit Hyperaktivität
- Belastungsstörungen, posttraumatisch
- Zwangsstörung
- Geistiges Wohlergehen
- Generalisierte Angststörung
Andere Studien-ID-Nummern
- PSYRIN-0004
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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