Viabilidad de la clasificación basada en IA de sonidos normales, sibilantes y crepitantes del estetoscopio en entornos clínicos
Evaluación de la viabilidad de algoritmos de inteligencia artificial en entornos clínicos para la clasificación de sonidos normales, sibilantes y crepitantes adquiridos con un estetoscopio digital
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Peshawar, Pakistán, 25000
- Lady Reading Hospital, Pakistan
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- todas las edades
- Consentimiento por escrito proporcionado
Criterio de exclusión:
- Condición del sujeto inestable
- Deformidad de la pared torácica o heridas en áreas de aplicación de adhesivos
- Consentimiento por escrito no proporcionado
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)
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Validación clínica de modelos de IA para la detección de sibilancias, crepitantes y ruidos pulmonares normales en comparación con el patrón oro
Periodo de tiempo: 2 meses
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Se probará la viabilidad clínica de los modelos de IA mediante la comparación de los resultados obtenidos de los modelos de IA con los del patrón oro midiendo la concordancia positiva y negativa (NPA y PPA).
El estándar de oro es la etiqueta que un neumólogo consultor experimentado le da a cada grabación de sonido pulmonar.
El modelo de IA está cegado a estas etiquetas y se prueba de forma independiente para la detección de sonidos pulmonares normales, sibilancias y crepitantes.
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2 meses
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Probar la precisión de los modelos de inteligencia artificial para la detección de sibilancias, crepitantes y sonidos pulmonares normales midiendo la sensibilidad y la especificidad
Periodo de tiempo: 2 meses
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Los modelos de inteligencia artificial se entrenan con los sonidos pulmonares recopilados de tres estetoscopios digitales diferentes llamados NoaScope, eSteth y Littmann individualmente. Los datos de los tres estetoscopios digitales también se fusionan para entrenar modelos de IA separados. Estos modelos de IA entrenados se evaluarán en función de la sensibilidad, que es la capacidad de identificar correctamente las sibilancias y los crepitantes, y la especificidad, que es la capacidad de identificar correctamente los sonidos pulmonares normales. Los valores verdadero positivo (TP), verdadero negativo (TN), falso positivo (FP) y falso negativo (FN) se utilizarán para calcular la sensibilidad y la especificidad mediante las siguientes expresiones. Sensibilidad: TP/TP+FN Especificidad: TN/TN+FP |
2 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Análisis de rendimiento de tres estetoscopios digitales: Littmann, NoaScope y eSteth
Periodo de tiempo: 2 meses
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El análisis de rendimiento de tres estetoscopios digitales NoaScope, eSteth y Littmann se evaluará utilizando la sensibilidad y la especificidad logradas por cada estetoscopio. Los valores verdadero positivo (TP), verdadero negativo (TN), falso positivo (FP) y falso negativo (FN) se utilizarán para calcular la sensibilidad y la especificidad mediante las siguientes expresiones. Sensibilidad: TP/TP+FN Especificidad: TN/TN+FP |
2 meses
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Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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- Pulmo AI LRH
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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