Artificial Intelligence (AI) Detection of Incidental Interstitial Opacity on Chest Radiography
5. Juli 2026 aktualisiert von: Kyoungmin Moon, Chung-Ang University Hospital
Evaluating the Real-World Performance of Artificial Intelligence (AI)-Based Detection for Interstitial Lung Disease in Chest X-Ray Images
The goal of this observational study is to learn how well an artificial intelligence (AI)-based chest X-ray analysis software can incidentally detect interstitial lung disease (ILD), which appears as interstitial opacity, on chest X-rays taken for other reasons, and whether these AI-flagged findings represent true interstitial opacity.
The main question it aims to answer is: How often does an AI-flagged interstitial opacity correspond to true ILD?
This retrospective study uses existing records: researchers review each participant's follow-up computed tomography(CT), CT report, and final diagnosis to confirm true ILD and reticular opacity.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Tatsächlich)
1293
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Seoul
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Seoul, Seoul, Südkorea, 06973
- Chung-Ang University Hospital
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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
Ja
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Adults aged ≥19 years attending the pulmonology and allergy clinics of Chung-Ang University Hospital (Seoul and Gwangmyeong, Republic of Korea) who underwent chest radiography between January 2022 and December 2024.
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Adults aged 19 years or older
- Visited the pulmonology and allergy clinic (outpatient or inpatient) at Chung-Ang University Hospital (Seoul or Gwangmyeong) and underwent chest radiography from January 2022 to December 2024
- A follow-up CT performed after the index chest radiograph
- Reticular/interstitial opacity detected on the index radiograph by VUNO Med®-Chest X-ray™
Exclusion Criteria:
- Prior history of ILD or ILD-related disease before the index chest radiograph, or a CT report containing terms related to interstitial opacity
- Non-frontal (non-posteroanterior/anteroposterior [PA/AP]) chest radiograph view position
- Missing CT report or final clinical diagnosis
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 |
|---|---|
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AI interstitial opacity-positive
Patients whose index chest radiograph was flagged as interstitial opacity-positive by the AI software.
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VUNO Med®-Chest X-ray™ is artificial intelligence (AI)-based software that supports the detection and diagnosis of abnormal findings on chest radiographs.
It automatically identifies abnormal findings and provides information on their type and location to aid clinical decision-making.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Positive predictive value (PPV) of AI-detected interstitial opacity
Zeitfenster: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
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Positive predictive value (PPV) of the AI flag for interstitial opacity is the proportion of AI interstitial-opacity-positive index radiographs confirmed as true positives by the radiologist reference standard (consensus review of the paired follow-up CT, CT report, follow-up diagnoses, and the index radiograph).
PPV = true positives / all AI interstitial-opacity-positive cases.
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From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Comparison of AI finding scores between true-positive and false-positive cases
Zeitfenster: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
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The AI finding scores (e.g., interstitial opacity, consolidation, nodule, pleural effusion) were compared between interstitial-opacity true-positive and false-positive cases using the Mann-Whitney U test.
Scores are summarized as the median (first-third quartile, Q1-Q3).
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From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Mitarbeiter
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)
1. Februar 2022
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2024
Studienabschluss (Tatsächlich)
31. Dezember 2024
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
25. Juni 2026
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
5. Juli 2026
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
7. Juli 2026
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
7. Juli 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
5. Juli 2026
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2026
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2411-003-19548
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
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