Detección de anormalidad de resonancia magnética portátil de IRM con IA (APPMAD)
Este estudio tiene como objetivo probar un nuevo escáner de resonancia magnética portátil de IA que puede identificar rápidamente si una exploración cerebral es normal o anormal. Actualmente, los escaneos de resonancia magnética estándar son caros y tienen largos tiempos de espera. Nuestro objetivo es ver si un escáner MRI más pequeño, más barato y más accesible combinado con inteligencia artificial (AI) puede ayudar a los médicos a identificar anormalidades más rápido y mejorar la atención al paciente.
Invitaremos a pacientes del King's College Hospital (KCH) que ya están teniendo una resonancia magnética estándar. Se les pedirá que tengan un escaneo adicional utilizando la resonancia magnética portátil, que toma unos 60 minutos. La herramienta AI analizará estos escaneos y comparará sus resultados con los de los radiólogos expertos.
Al final del estudio, esperamos demostrar si la resonancia magnética portátil con IA se puede usar en hospitales y clínicas de GP, haciendo que los escaneos cerebrales sean más accesibles, reduciendo los tiempos de espera y ayudando a los médicos a priorizar casos urgentes.
Este estudio está financiado por el Consejo de Investigación Médica (MRC) y ha sido aprobado por los comités de ética de investigación del Reino Unido.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Frantisek Vasa, PhD
- Número de teléfono: 020 7848 9670
- Correo electrónico: Frantisek.Vasa@kcl.ac.uk
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Giusi Manfredi, PhD
- Número de teléfono: 020 7848 9670
- Correo electrónico: giusi.manfredi@kcl.ac.uk
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
Adultos ≥18 años. Se somete a una resonancia magnética cerebral estándar que incluye secuencias ponderadas en T2.
Criterios de exclusión:
Contraindicaciones a la resonancia magnética (p. Ej. marcapasos, embarazo). La resonancia magnética de baja calidad escaneos sin un informe de neurorradiología.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Escáner de resonancia magnética de campo ultra bajo portátil
Se invitará a los pacientes sometidos a una exploración por resonancia magnética cerebral estándar para que tenga una resonancia magnética portátil adicional dentro de los 30 días posteriores a la exploración clínica.
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Este estudio evalúa un escáner de resonancia magnética de campo ultra bajo portátil (el Swoop hiperfino) combinado con inteligencia artificial (IA) para detectar anormalidades cerebrales. Se invitará a los pacientes sometidos a una exploración por resonancia magnética cerebral estándar para que tenga una resonancia magnética portátil adicional dentro de los 30 días posteriores a la exploración clínica. La resonancia magnética portátil tomará aproximadamente 60 minutos, utilizando múltiples secuencias de imágenes, incluidas las exploraciones ponderadas en T2. El sistema AI analizará las imágenes de resonancia magnética portátil y las clasificará como "normales" o "anormales". Los resultados se compararán con los informes expertos de neurorradiólogos de las resonancias magnéticas estándar para validar la precisión. Esta intervención tiene como objetivo evaluar si la resonancia magnética portátil con IA puede proporcionar una alternativa de bajo costo y accesible a la resonancia magnética estándar, mejorando potencialmente el triaje y reduciendo los tiempos de espera para los pacientes que requieren imágenes cerebrales urgentes. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión de peaje de IA para los escaneos de triado como "normales o" anormales "
Periodo de tiempo: 36 meses
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Precisión de clasificación de IA en comparación con la evaluación consultora de neuroradiólogos.
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36 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
|---|---|
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Generalización de la herramienta AI (evaluada en el conjunto de datos externos).
Periodo de tiempo: 36 meses
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36 meses
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Aceptabilidad del paciente de la resonancia magnética portátil (encuesta/entrevistas)
Periodo de tiempo: 36 meses
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36 meses
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Viabilidad de integrar la resonancia magnética portátil en las vías clínicas.
Periodo de tiempo: 36 meses
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36 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Thomas Booth, Dr, King's College London & King's College Hospital
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- IRAS 347453
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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