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Une plateforme pour le développement de l'intelligence artificielle médicale multidisciplinaire (AI)

16 mai 2021 mis à jour par: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
L'apprentissage profond biomédical (DL) s'appuie souvent fortement sur la génération d'étiquettes fiables pour les données à grande échelle et sur des exigences hautement techniques pour la formation de modèles. Pour développer efficacement des modèles DL, nous avons mis en place une plate-forme intégrée pour introduire l'automatisation à la fois dans l'annotation et la formation de modèles, le processus principal de développement de modèles DL. Sur la base de cette plate-forme, nous avons validé et comparé quantitativement la stratégie d'annotation et le développement du modèle d'IA avec la méthode d'annotation manuelle pure effectuée sur des ensembles de données d'images médicales de plusieurs disciplines.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Anticipé)

200

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.

Coordonnées de l'étude

  • Nom: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
  • Numéro de téléphone: +86-020-87330274
  • E-mail: gddlht@aliyun.com

Lieux d'étude

  • Chine
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chine, 510060
        • Recrutement
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
        • Contact:
          • Haotian Lin, Ph.D, M.D.
          • Numéro de téléphone: +86-020-87330274
          • E-mail: gddlht@aliyun.com

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

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Oui

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

imagerie médicale pour plusieurs disciplines, y compris l'ophtalmologie, la pathologie, la radiographie, les cellules sanguines et l'endoscopie

La description

Critère d'intégration:

  • avoir un dossier d'imagerie médicale (y compris ophtalmologie, pathologie, radiographie, cellules sanguines et endoscopie)

Critère d'exclusion:

  • imagerie médicale non qualifiée

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
groupe de collaboration homme-machine
professionnels de la santé et collaboration machine pour l'annotation et le développement de modèles d'IA
groupe manuel pur
professionnels de la santé pour l'annotation manuelle pure et le développement de modèles d'IA

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
précision des annotations
Délai: ligne de base
calculer la précision des annotations à des fins de comparaison entre les groupes en utilisant les résultats des annotations
ligne de base

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
précision des performances du modèle
Délai: ligne de base
calculer la précision du modèle d'IA pour la comparaison entre les groupes en utilisant les résultats prédits du modèle
ligne de base
ASC des performances du modèle
Délai: ligne de base
calculer les ASC du modèle d'IA pour la comparaison entre les groupes en utilisant les résultats prédits du modèle
ligne de base
coût du temps d'annotation
Délai: ligne de base
calculer le coût du temps d'annotation pour comparaison entre les groupes en utilisant le temps enregistré pendant les tests
ligne de base

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Sun Yat-sen University

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity

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)

18 mars 2021

Achèvement primaire (Réel)

1 avril 2021

Achèvement de l'étude (Anticipé)

31 mai 2021

Dates d'inscription aux études

Première soumission

18 mars 2021

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

16 mai 2021

Première publication (Réel)

18 mai 2021

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

18 mai 2021

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

16 mai 2021

Dernière vérification

1 mai 2021

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • AIplatform-2020

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 .

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