Una plataforma para el desarrollo de inteligencia artificial médica multidisciplinar (AI)
16 de mayo de 2021 actualizado por: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
El aprendizaje profundo biomédico (DL) a menudo se basa en gran medida en la generación de etiquetas confiables para datos a gran escala y requisitos altamente técnicos para el entrenamiento de modelos.
Para desarrollar modelos DL de manera eficiente, establecimos una plataforma integrada para introducir la automatización tanto en la anotación como en el entrenamiento de modelos, el proceso principal del desarrollo de modelos DL.
Con base en esta plataforma, validamos y comparamos cuantitativamente la estrategia de anotación y el desarrollo del modelo de IA con el método de anotación manual puro realizado en conjuntos de datos de imágenes médicas de múltiples disciplinas.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
200
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Número de teléfono: +86-020-87330274
- Correo electrónico: gddlht@aliyun.com
Ubicaciones de estudio
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510060
- Reclutamiento
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
Contacto:
- Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Número de teléfono: +86-020-87330274
- Correo electrónico: gddlht@aliyun.com
-
-
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
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
imágenes médicas para múltiples disciplinas, incluidas oftalmología, patología, radiografía, células sanguíneas y endoscopia
Descripción
Criterios de inclusión:
- tener registro de imágenes médicas (incluyendo oftalmología, patología, radiografía, células sanguíneas y endoscopia)
Criterio de exclusión:
- imágenes médicas no calificadas
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
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
|---|
|
grupo de colaboración hombre-máquina
profesionales sanitarios y colaboración entre máquinas para la anotación y el desarrollo de modelos de IA
|
|
grupo manual puro
profesionales de la salud para la anotación manual pura y el desarrollo de modelos de IA
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
precisión de la anotación
Periodo de tiempo: base
|
calcular la precisión de la anotación para la comparación entre grupos con el uso de los resultados de la anotación
|
base
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
precisión del rendimiento del modelo
Periodo de tiempo: base
|
calcular la precisión del modelo de IA para la comparación entre grupos con el uso de los resultados previstos del modelo
|
base
|
|
AUC del rendimiento del modelo
Periodo de tiempo: base
|
calcule las AUC del modelo de IA para comparar entre grupos con el uso de los resultados previstos del modelo
|
base
|
|
costo de tiempo de anotación
Periodo de tiempo: base
|
calcular el costo del tiempo de anotación para la comparación entre grupos usando el tiempo registrado durante las pruebas
|
base
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
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)
18 de marzo de 2021
Finalización primaria (Actual)
1 de abril de 2021
Finalización del estudio (Anticipado)
31 de mayo de 2021
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
18 de marzo de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
16 de mayo de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
18 de mayo de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
18 de mayo de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
16 de mayo de 2021
Última verificación
1 de mayo de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Otros números de identificación del estudio
- AIplatform-2020
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
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .
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