Sistema de interpretación de imágenes de ultrasonido en el punto de atención dirigido por inteligencia artificial
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El ultrasonido es una herramienta de diagnóstico no invasiva y no irradiada en los entornos de atención crítica y de emergencia. En la práctica clínica, la interpretación oportuna de las imágenes ecográficas para facilitar la toma de decisiones es fundamental. Sin embargo, depende de la experiencia de los operadores. Como de costumbre, lleva tiempo que los médicos de emergencia jóvenes tengan una buena precisión diagnóstica a través de la educación ecográfica tradicional. Cómo acortar el aprendizaje Esta propuesta es para un proyecto de un año. En este proyecto, nuestro objetivo es investigar la viabilidad de utilizar IA para la interpretación de imágenes ecográficas. El proyecto principal es responsable de la coordinación entre los dos subproyectos y el proyecto principal, proporcionando recursos de imágenes y utilizando U-Net (redes convolucionales para la segmentación de imágenes biomédicas) y Transfer Learning para construir los modelos para el reconocimiento de imágenes y validar la eficacia. de los modelos El objetivo del Subproyecto 1 es desarrollar un sistema de reconocimiento de imágenes para imágenes dinámicas: derrame pericárdico. Después de construir el modelo, se realizará la validación de la eficacia y la revisión futura. En el subproyecto 2 surge un sistema de reconocimiento de imágenes para imágenes estáticas: hidronefrosis. Después de construir el modelo, se realizará la validación de la eficacia y la revisión futura.
Este estudio pionero puede proporcionar dos sistemas de reconocimiento de imágenes por ultrasonido asistidos por IA en condiciones clínicas reales. Pueden experimentar aplicaciones clínicas y contribuir a la educación médica actual. Además, puede mejorar el proceso de toma de decisiones y la calidad de la atención en las unidades de emergencia y cuidados críticos. Además, los modelos de configuración se pueden utilizar en el reconocimiento de imágenes de ultrasonido de otros objetivos en el futuro.
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Fase
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
Estudio Contacto
- Nombre: Wan-Ching Lien, Ph D
- Número de teléfono: +886-2-23123456
- Correo electrónico: wanchinglien@ntu.edu.tw
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Wan-Ching Lien
- Número de teléfono: 0988088719
- Correo electrónico: dtemer17@yahoo.com.tw
Ubicaciones de estudio
-
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None Selected
-
Taipei, None Selected, Taiwán, 100
- Reclutamiento
- Wan-Ching Lien
-
Contacto:
- Wan-Ching Lien
- Número de teléfono: +886223123456
- Correo electrónico: wanchinglien@ntu.edu.tw
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- pacientes que reciben ecocardiografía o ultrasonido renal
Criterio de exclusión:
- pacientes que no reciben ecocardiografía o ultrasonido renal
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Diagnóstico
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Número de brazos
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazoGrupo de participantes/brazo |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
|---|---|
|
Experimental: Interpretación de imágenes de ultrasonido dirigida por inteligencia artificial
|
mejorar la sensibilidad y la especificidad del sistema de interpretación de ultrasonido dirigido por IA
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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sensibilidad y especificidad de la interpretación de la IA
Periodo de tiempo: 6 meses
|
aumentar la sensibilidad y especificidad de la IA para interpretar la imagen de ultrasonido
|
6 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Patrocinador
Investigadores
Investigadores
- Investigador principal: Wan-Ching Lien, National Taiwan University Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Publicado por primera vez
Actualizaciones de registros de estudio
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Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- 202006124RINC
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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