Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Evaluation of a COVID-19 Pneumonia CXR AI Detection Algorithm

22 septembre 2020 mis à jour par: Ensemble Group Holdings, LLC

Evaluation of a Chest X-Ray AI Neural Network (RadGen SARS-CoV2 Detection System) for the Detection of RT-PCR Confirmed SARS-Cov2 Covid-19 Pneumonia

This study investigates the diagnostic performance of an AI algorithm in the detection of COVID-19 pneumonia on chest radiographs.

Aperçu de l'étude

Statut

Inconnue

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

This is an international multi-center study. Chest radiographs (CXR) from different participating centers will be collected to develop an AI algorithm to detect COVID-19 pneumonia. This will be tested on external hold out datasets from different centers using SARS-CoV-2 by Real-Time Reverse Transcriptase-Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) Assay as ground truth.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

4000

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

      • Hong Kong, Hong Kong
        • University of Hong Kong

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

18 ans à 120 ans (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Oui

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

There will be three subsets of study population in this study; patients who were

  1. RT-PCR confirmed COVID-19 positive
  2. RT-PCR confirmed COVID-19 negative
  3. either had a diagnosis of pneumonia before the 1st January 2020.

La description

Inclusion Criteria:

  • All adult patients >18 years of age
  • Attended any of the participating institutes between February 1, 2020 until September, 2020
  • Underwent both RT-PCR testing and frontal CXR (within 48 hours of PCR testing) for COVID-19 infection
  • frontal CXR of patients pre-covid pandemic

Exclusion Criteria:

  • Unavailability of patient demographics and clinical data
  • Inconclusive RT-PCR results
  • CXR considered to be of non-diagnostic quality by the clinical radiology research team at each site
  • CXR not in a retrievable or processable format for AI inference

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
RT-PCR Positive Patients
RT-PCR confirmed patients positive for SARS-CoV-2
Deep Learning CNN model
Negative patients
RT-PCR confirmed patients negative for SARS-CoV-2 or patients with CXR performed before the emergence of COVID-19 pandemic
Deep Learning CNN model

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Diagnostic Performance of AI model
Délai: 9 months
Performance (accuracy, sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), false-negative rate (FNR), and Area Under the Curve (AUC)) of the AI model in detection of COVID-19 pneumonia on their baseline CXR using RT-PCR and historical controls as gold standard in a multi-center / multi-national cohort.
9 months

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 mars 2020

Achèvement primaire (Anticipé)

30 octobre 2020

Achèvement de l'étude (Anticipé)

31 décembre 2020

Dates d'inscription aux études

Première soumission

22 septembre 2020

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 septembre 2020

Première publication (Réel)

23 septembre 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

24 septembre 2020

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

22 septembre 2020

Dernière vérification

1 septembre 2020

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

S'abonner