Inteligencia artificial sin código para detectar características radiográficas asociadas con un tratamiento de endodoncia insatisfactorio
24 de junio de 2024 actualizado por: Lars Bjørndal, University of Copenhagen
Implementación de un software de anotación correctiva sin código basado en inteligencia artificial para detectar varias características radiográficas asociadas con un tratamiento de endodoncia insatisfactorio: un ensayo controlado aleatorio
El desarrollo de modelos basados en redes neuronales para el análisis de imágenes puede llevar mucho tiempo y requerir diseño de conjuntos de datos y entrenamiento de modelos.
Las plataformas de IA sin código permiten a los usuarios anotar características de objetos sin codificación.
La anotación correctiva, un enfoque "humano en el circuito", refina las segmentaciones de IA de forma iterativa.
La odontología ha tenido éxito con la IA sin código para segmentar restauraciones dentales.
Este estudio tiene como objetivo evaluar las características radiográficas relacionadas con la calidad del tratamiento del conducto radicular utilizando un enfoque "humano en el circuito".
Descripción general del estudio
Estado
Aún no reclutando
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La aparición de la inteligencia artificial (IA) y específicamente del aprendizaje profundo (DL) ha mostrado un gran potencial para encontrar características radiográficas y planificar el tratamiento en el campo de la cariología y la endodoncia.
Un creciente cuerpo de literatura sugiere que los modelos DL podrían ayudar a los odontólogos a detectar características radiográficas como lesiones cariosas y lesiones periapicales, así como a predecir el riesgo de exposición pulpar al realizar una terapia de excavación de caries.
Sin embargo, la literatura actual carece de investigaciones suficientes sobre la interacción de los participantes y la IA en una plataforma basada en IA para detectar características asociadas con la calidad técnica del tratamiento de endodoncia.
Este ensayo controlado aleatorio prospectivo tiene como objetivo evaluar el desempeño de los estudiantes cuando utilizan una plataforma basada en inteligencia artificial para detectar características asociadas con la calidad técnica del tratamiento de endodoncia y predecir el pronóstico del tratamiento a largo plazo.
La hipótesis es que el desempeño de los participantes en el grupo con acceso a las respuestas de IA es similar al del grupo de control sin acceso a las respuestas de IA.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Estimado)
80
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Shaqayeq Ramezanzade, Phd
- Número de teléfono: 55278370
- Correo electrónico: shaqayeq.ramezanzade@gmail.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
- Adulto
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Descripción
Criterios de inclusión:
1.Ser estudiante de odontología del último año en la Universidad de Copenhague.
Criterio de exclusión:
- Tener alguna experiencia previa relacionada con la IA.
- No aceptar firmar el consentimiento informado
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: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Doble
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: participantes que utilizan la guía de la inteligencia artificial
el brazo experimental se refiere al grupo de participantes que tienen acceso a la plataforma basada en inteligencia artificial para detectar características asociadas con la calidad técnica del tratamiento de endodoncia.
Estos participantes utilizarán la asistencia de la IA durante el estudio.
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Se creó un sitio web seguro para la prueba en el que cada estudiante podía iniciar sesión utilizando el número asignado.
Todos los conjuntos de datos de imágenes se cargaron en este sitio web.
Los estudiantes serán asignados aleatoriamente al grupo experimental y de control.
A ambos estudiantes se les pidió que segmentaran las características asociadas con la calidad del tratamiento de conducto y predijeran el pronóstico del tratamiento, mientras que el grupo experimental tenía acceso a la guía de IA y el grupo de control no.
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Sin intervención: Brazo de control sin ninguna guía de Inteligencia artificial
el brazo de control está formado por participantes que no tienen acceso a la plataforma basada en IA.
Realizarán las mismas tareas o evaluaciones que los del brazo experimental pero sin la ayuda de la IA.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Exactitud
Periodo de tiempo: a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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La precisión representa qué tan cerca se alinea un resultado con el valor o estándar real.
La precisión de los participantes en el grupo experimental y de control para encontrar correctamente las características radiográficas y predecir los resultados es uno de nuestros resultados principales.
la referencia para la comparación es el consenso de tres expertos en odontología.
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a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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Sensibilidad
Periodo de tiempo: a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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Esta medida cuantifica la proporción de resultados positivos verdaderos (casos correctamente identificados) de todos los casos positivos.
Una alta sensibilidad indica que uno es bueno detectando la condición.
La sensibilidad de los participantes en el grupo experimental y de control para encontrar correctamente las características radiográficas y predecir los resultados es uno de nuestros resultados principales.
La comparación se realiza según el criterio consensuado de tres expertos en odontología.
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a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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Especificidad
Periodo de tiempo: a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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La especificidad mide la proporción de resultados negativos verdaderos entre todos los casos negativos.
La especificidad de los participantes en el grupo experimental y de control para encontrar correctamente las características radiográficas y predecir los resultados es uno de nuestros resultados principales.
La comparación se realiza según el criterio consensuado de tres expertos en odontología.
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a través de la recopilación de datos, un promedio de 6 meses
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Lars Bjørndal, Prof., University of Copenhagen Department of Odontology Cariology and Endodontics
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 (Estimado)
30 de julio de 2024
Finalización primaria (Estimado)
13 de noviembre de 2024
Finalización del estudio (Estimado)
13 de diciembre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
25 de mayo de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
7 de junio de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
10 de junio de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
25 de junio de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
24 de junio de 2024
Última verificación
1 de junio de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 38LZDNHFH5JN
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. .