Validación de la utilidad de un sistema artificial para el cribado a gran escala de la escoliosis
10 de diciembre de 2018 actualizado por: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Validación de la Utilidad de un Sistema Artificial para el Detección de Escoliosis a Gran Escala Utilizando Imágenes de Espalda
Los enfoques tradicionales de detección de escoliosis en las escuelas siguen siendo discutibles debido a la remisión innecesaria y el costo excesivo.
Los algoritmos de aprendizaje profundo han demostrado ser herramientas poderosas para la detección de múltiples enfermedades; sin embargo, la aplicación de tales métodos en la detección de escoliosis requiere una mayor evaluación y validación.
Aquí, los investigadores desarrollan un sistema artificial para la detección automatizada de la escoliosis utilizando imágenes de la espalda desnuda y realizan un ensayo clínico para validar si el sistema de diagnóstico puede compensar las deficiencias de los médicos humanos.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
500
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
10 años a 22 años (ADULTO, NIÑO)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
- 1. Los pacientes incluyeron fotografías de la espalda previas al tratamiento e imágenes de ultrasonido o de rayos X de columna completa (C7-S1) de pie (para población sana); 2. Todos los documentos son claros para ser reconocidos a simple vista; 3. Fotos posteriores y se toman al mismo tiempo (no > 1 mes); 4. Los pacientes fueron considerados como escoliosis idiopática según las fotografías clínicas.
Criterio de exclusión:
- 1. Los pacientes fueron considerados como escoliosis no idiopática por características anormales obvias del tronco, como manchas café con leche para neurofibromatosis, dedo de araña, mancha anormal de cabello en la espalda, inclinación pélvica, discrepancia en las extremidades inferiores, etc. 2. El tiempo transcurrido entre la foto trasera y la radiografía o la ecografía fue de más de 1 mes; 3. Las fotos e imágenes clínicas no eran claras; 4. La película de rayos X o las imágenes de ultrasonido que no incluyen toda la columna vertebral (C7-S1).
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: DIAGNÓSTICO
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: SINGLE_GROUP
- Enmascaramiento: NINGUNO
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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OTRO: Pacientes elegibles para la prueba de IA.
Dispositivo: Un sistema artificial para la detección de la escoliosis
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Una inteligencia artificial para evaluar la escoliosis a partir de imágenes de la espalda
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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La proporción de detección precisa, errónea y perdida del sistema inteligente de diagnóstico de agudeza visual.
Periodo de tiempo: Hasta 5 años
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Hasta 5 años
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (ACTUAL)
1 de junio de 2018
Finalización primaria (ACTUAL)
30 de julio de 2018
Finalización del estudio (ACTUAL)
30 de julio de 2018
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
10 de diciembre de 2018
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
10 de diciembre de 2018
Publicado por primera vez (ACTUAL)
12 de diciembre de 2018
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (ACTUAL)
12 de diciembre de 2018
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
10 de diciembre de 2018
Última verificación
1 de diciembre de 2018
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- CCPMOH2018-China-13
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
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