Un ensayo clínico controlado para entrenar la plataforma de detección de depresión de Aiberry AI
8 de junio de 2023 actualizado por: Aiberry, Inc
Un ensayo clínico controlado para entrenar la plataforma de detección de depresión de Aiberry AI en un conjunto diverso de población en un entorno real y mejorar aún más la precisión de la detección
Este ensayo multicéntrico controlado entrenará y validará la capacidad de la plataforma Aiberry para detectar la depresión en una población diversa de pacientes.
Hasta 10 sitios en los Estados Unidos participarán en este protocolo.
Pueden participar adultos y niños (de 13 a 79 años).
Un total de 1,000 sujetos elegibles completarán exámenes de detección de depresión y una entrevista grabada en video de Aiberry durante 1 visita a la clínica.
El análisis se estratificará por estado de diagnóstico de depresión, raza/etnicidad y edad.
Los sujetos participarán en un cuestionario de referencia para recopilar información demográfica e historial de salud.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Aiberry está desarrollando una plataforma de inteligencia artificial patentada que aprovecha el aprendizaje automático para detectar enfermedades mentales mediante un enfoque multimodal que fusiona información rica en imágenes, audio, texto, gestos y mirada.
Nuestro objetivo en este estudio es validar algoritmos que predicen cómo responderán las personas a los cuestionarios de autoinforme utilizados para detectar el trastorno depresivo mayor (MDD) y el trastorno de ansiedad general (GAD).
Antes de la inscripción, los participantes participarán en un cuestionario de evaluación inicial para recopilar información demográfica, historial de salud y gravedad actual de la depresión.
Si los participantes cumplen con los requisitos de elegibilidad y los objetivos de reclutamiento demográficos, se les invitará a una sola visita virtual del estudio en la que completarán una entrevista grabada de 10 a 15 minutos con un miembro del personal del estudio junto con tres breves cuestionarios de autoinforme: 1) el Quick Inventario de Autoinforme de Síntomas de Depresión (QIDS-SR-16), 2) el Trastorno de Ansiedad General (GAD-7), y 3) la versión mini del Cuestionario de Estado de Ánimo y Ansiedad (mini-MASQ), que se utilizará como una verificación de validez de que las respuestas de los participantes son consistentes entre este y los dos cuestionarios anteriores.
Evaluaremos qué tan bien la tecnología de inteligencia artificial puede predecir los síntomas de depresión y ansiedad autoinformados mediante el análisis de las características faciales, de audio y de texto de los videos de las entrevistas.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
800
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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Arizona
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Tucson, Arizona, Estados Unidos, 85719
- University of Arizona
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District of Columbia
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Washington, District of Columbia, Estados Unidos, 20057
- Georgetown University
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New York
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New York, New York, Estados Unidos, 10022
- Hapworth Research Inc.
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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
13 años a 79 años (Niño, Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Individuos con o sin diagnóstico previo de salud mental.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Edad 13 a 79 años
- Habla ingles
Criterio de exclusión:
- Participante anterior en el estudio
- Individuos incapaces de responder verbalmente a preguntas estandarizadas
- Individuos que no pueden participar en una visita virtual porque no tienen el hardware adecuado (teléfono/computadora portátil) o no tienen conexión a Internet
- Individuos que no pueden dar su consentimiento
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
- Modelos observacionales: Otro
- Perspectivas temporales: Futuro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Entrevista y evaluación de la depresión
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Aiberry es una empresa de inteligencia artificial (IA) de próxima generación que aprovecha la tecnología profunda para detectar trastornos relacionados con la salud mental y el cerebro.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Predicción de la puntuación de depresión a partir de un instrumento de autoinforme
Periodo de tiempo: Evaluación única
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Error al predecir la severidad de la depresión (ninguna, leve, moderada, severa) basada en QIDS-SR-16.
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Evaluación única
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Clasificación de la depresión moderada-grave
Periodo de tiempo: Evaluación única
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Precisión, sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo y negativo al clasificar si los participantes cumplen con el criterio de corte establecido para sospecha de TDM (QIDS > 10)
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Evaluación única
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Clasificación de la ansiedad moderada-grave
Periodo de tiempo: Evaluación única
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Precisión, sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo y negativo al clasificar si los participantes cumplen con el criterio de corte establecido para sospecha de TAG (GAD-7 > 9)
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Evaluación única
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Predicción de la puntuación de ansiedad a partir de un instrumento de autoinforme
Periodo de tiempo: Evaluación única
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Error al predecir la severidad de la ansiedad (ninguna, leve, moderada, severa) basada en GAD-7.
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Evaluación única
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Otras medidas de resultado
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Predicción de síntomas específicos de ansiedad y depresión
Periodo de tiempo: Evaluación única
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Error al predecir respuestas a elementos individuales en QIDS-SR o GAD-7.
|
Evaluación única
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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)
22 de septiembre de 2022
Finalización primaria (Actual)
6 de abril de 2023
Finalización del estudio (Actual)
6 de abril de 2023
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
30 de julio de 2021
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
30 de julio de 2021
Publicado por primera vez (Actual)
6 de agosto de 2021
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
9 de junio de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
8 de junio de 2023
Última verificación
1 de febrero de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Aiberry
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
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. .