Alusta monitieteisen lääketieteellisen tekoälyn kehittämiselle (AI)
sunnuntai 16. toukokuuta 2021 päivittänyt: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Biolääketieteen syväoppiminen (DL) on usein vahvasti riippuvainen luotettavien tarrojen luomisesta laajamittaisille tiedoille ja erittäin teknisille vaatimuksille mallikoulutukselle.
Kehittääksemme DL-malleja tehokkaasti loimme integroidun alustan, joka ottaa käyttöön automaation sekä merkinnöissä että mallikoulutuksessa - DL-mallin kehittämisen ensisijaisena prosessina.
Tämän alustan perusteella validoimme kvantitiivisesti ja vertasimme merkintästrategiaa ja tekoälymallin kehitystä puhtaasti manuaaliseen merkintämenetelmään, joka suoritettiin useiden tieteenalojen lääketieteellisille kuvatietosarjoille.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Rekrytointi
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Odotettu)
200
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Puhelinnumero: +86-020-87330274
- Sähköposti: gddlht@aliyun.com
Opiskelupaikat
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510060
- Rekrytointi
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
Ottaa yhteyttä:
- Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Puhelinnumero: +86-020-87330274
- Sähköposti: gddlht@aliyun.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Lapsi
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Joo
Sukupuolet, jotka voivat opiskella
Kaikki
Näytteenottomenetelmä
Todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
lääketieteellinen kuvantaminen useille aloille, mukaan lukien oftalmologia, patologia, röntgenkuvaus, verisolut ja endoskopia
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- sinulla on lääketieteelliset kuvantamistiedot (mukaan lukien oftalmologia, patologia, röntgenkuvaus, verisolut ja endoskopia)
Poissulkemiskriteerit:
- pätemätön lääketieteellinen kuvantaminen
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/Kohortti |
|---|
|
ihmisen ja koneen yhteistyöryhmä
terveydenhuollon ammattilaiset ja koneyhteistyö merkintöjen ja tekoälymallin kehittämiseen
|
|
puhdas manuaalinen ryhmä
terveydenhuollon ammattilaisia puhtaaseen manuaaliseen merkintään ja tekoälymallin kehittämiseen
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
huomautuksen tarkkuus
Aikaikkuna: perusviiva
|
laskea merkintöjen tarkkuus ryhmien välistä vertailua varten käyttämällä merkintätuloksia
|
perusviiva
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
mallin suorituskyvyn tarkkuus
Aikaikkuna: perusviiva
|
laskea tekoälymallin tarkkuus ryhmien välistä vertailua varten käyttämällä mallin ennustettuja tuloksia
|
perusviiva
|
|
Mallin suorituskyvyn AUC
Aikaikkuna: perusviiva
|
laskea AI-mallin AUC-arvot vertailua varten ryhmien välillä käyttämällä mallin ennustettuja tuloksia
|
perusviiva
|
|
huomautuksen ajan hinta
Aikaikkuna: perusviiva
|
laskea annotaatioaikakustannukset ryhmien välistä vertailua varten käyttämällä testien aikana tallennettua aikaa
|
perusviiva
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Tutkijat
- Päätutkija: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Torstai 18. maaliskuuta 2021
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Torstai 1. huhtikuuta 2021
Opintojen valmistuminen (Odotettu)
Maanantai 31. toukokuuta 2021
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Torstai 18. maaliskuuta 2021
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Sunnuntai 16. toukokuuta 2021
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tiistai 18. toukokuuta 2021
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Tiistai 18. toukokuuta 2021
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Sunnuntai 16. toukokuuta 2021
Viimeksi vahvistettu
Lauantai 1. toukokuuta 2021
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muut tutkimustunnusnumerot
- AIplatform-2020
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .