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KI-betriebene tragbare MRT-Abnormalitätserkennung (APPMAD)

27. Januar 2025 aktualisiert von: King's College Hospital NHS Trust

Diese Studie zielt darauf ab, einen neuen tragbaren MRT-Scanner mit KI-betrieben zu testen, mit dem schnell ein Hirnscan normal oder abnormal ist. Derzeit sind Standard -MRT -Scans teuer und haben lange Wartezeiten. Unser Ziel ist es, festzustellen, ob ein kleinerer, billigerer und zugänglicherer MRT-Scanner mit künstlicher Intelligenz (AI) verbunden ist-können Ärzten helfen, Anomalien schneller zu identifizieren und die Patientenversorgung zu verbessern.

Wir werden Patienten des King's College Hospital (KCH), die bereits einen Standard -MRT -Scan haben, einladen. Sie werden gebeten, einen zusätzlichen Scan mit der tragbaren MRT zu haben, die ungefähr 60 Minuten dauert. Das KI -Tool analysiert dann diese Scans und vergleichen seine Ergebnisse mit denen von Experten -Radiologen.

Am Ende der Studie hoffen wir zu beweisen, ob eine tragbare MRT mit KI in Krankenhäusern und GP -Kliniken verwendet werden kann, wodurch Gehirnscans zugänglicher wird, die Wartezeiten reduziert und Ärzten dabei helfen, dringende Fälle zu priorisieren.

Diese Studie wird vom Medical Research Council (MRC) finanziert und von britischen Forschungsethikausschüssen genehmigt.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

400

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studieren Sie die Kontaktsicherung

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Erwachsene ≥ 18 Jahre alt. Unterzogene Standard-Hirn-MRT einschließlich T2-gewichteter Sequenzen.

Ausschlusskriterien:

Kontraindikationen zur MRT (z. Schrittmacher, Schwangerschaft). MRT -MRT -SCANs mit schlechter Qualität ohne Neuroradiologie -Bericht.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Screening
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Tragbarer, ultra-niedriger Field MRT-Scanner
Patienten, die sich einem Standard -Hirn -MRT -Scan unterziehen, werden innerhalb von 30 Tagen nach ihrem klinischen Scan einen zusätzlichen tragbaren MRT -Scan aufweisen.
Gerät: Tragbarer Ultra-Low-Field-MRT-Scanner

Diese Studie bewertet einen tragbaren Ultra-Low-Field-MRT-Scanner (der Hyperfein-Schlag) in Kombination mit künstlicher Intelligenz (KI), um Gehirnanomalien zu erfassen.

Patienten, die sich einem Standard -Hirn -MRT -Scan unterziehen, werden innerhalb von 30 Tagen nach ihrem klinischen Scan einen zusätzlichen tragbaren MRT -Scan aufweisen. Der tragbare MRT-Scan dauert ungefähr 60 Minuten unter Verwendung mehrerer Bildgebungssequenzen, einschließlich T2-gewichteter Scans.

Das KI -System analysiert dann die tragbaren MRT -Bilder und kategorisieren sie als "normal" oder "abnormal". Die Ergebnisse werden mit Experten -Neuroradiologen -Berichten von Standard -MRT -Scans verglichen, um die Genauigkeit zu validieren.

Diese Intervention zielt darauf hin, ob tragbare MRT mit KI eine kostengünstige, zugängliche Alternative zur Standard-MRT liefern kann, die die Triage möglicherweise verbessert und die Wartezeiten für Patienten reduziert, die dringende Hirntomographie benötigen.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der KI -Maut für Triaging -Scans als "normal oder" abnormal "
Zeitfenster: 36 Monate
AI -Triagegenauigkeit im Vergleich zur Bewertung der Berater -Neuroradiologen.
36 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Generalisierbarkeit des KI -Tools (bewertet auf dem externen Datensatz).
Zeitfenster: 36 Monate
36 Monate
Akzeptanz der Patienten von tragbarer MRT (Umfrage/Interviews)
Zeitfenster: 36 Monate
36 Monate
Machbarkeit der Integration der tragbaren MRT in klinische Wege.
Zeitfenster: 36 Monate
36 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

King's College Hospital NHS Trust

Mitarbeiter

King's College London

Ermittler

  • Hauptermittler: Thomas Booth, Dr, King's College London & King's College 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 (Geschätzt)

1. Februar 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

27. Januar 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

27. Januar 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. März 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

27. Januar 2025

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • IRAS 347453

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

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

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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