Faisabilité de la classification basée sur l'IA des sons normaux, sifflants et crépitants du stéthoscope en milieu clinique
Évaluation de la faisabilité des algorithmes d'intelligence artificielle dans les contextes cliniques pour la classification des sons normaux, sifflants et crépitants acquis à partir d'un stéthoscope numérique
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Peshawar, Pakistan, 25000
- Lady Reading Hospital, Pakistan
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Sexes éligibles pour l'étude
La description
Critère d'intégration:
- Âges tous
- Consentement écrit fourni
Critère d'exclusion:
- État du sujet instable
- Difformité de la paroi thoracique ou plaies dans les zones d'application de l'adhésif
- Consentement écrit non fourni
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Diagnostique
- Répartition: N / A
- Modèle interventionnel: Affectation à un seul groupe
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Validation clinique des modèles d'IA pour la détection de la respiration sifflante, des crépitements et des sons pulmonaires normaux par comparaison avec l'étalon-or
Délai: 2 mois
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Les modèles d'IA seront testés pour leur faisabilité clinique en comparant les résultats obtenus à partir des modèles d'IA avec ceux de l'étalon-or en mesurant l'accord positif et négatif (NPA & PPA).
L'étalon-or est l'étiquette donnée à chaque enregistrement sonore pulmonaire par un pneumologue consultant expérimenté.
Le modèle d'IA est aveugle à ces étiquettes et est testé indépendamment pour la détection des sons pulmonaires normaux, des sifflements et des crépitements
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2 mois
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Tester la précision des modèles d'intelligence artificielle pour la détection de la respiration sifflante, des crépitements et des sons pulmonaires normaux en mesurant la sensibilité et la spécificité
Délai: 2 mois
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Les modèles d'intelligence artificielle sont formés sur les sons pulmonaires collectés à partir de trois stéthoscopes numériques différents nommés NoaScope, eSteth et Littmann individuellement. Les données des trois stéthoscopes numériques sont également fusionnées pour entraîner des modèles d'IA distincts. Ces modèles d'IA entraînés seront évalués en fonction de la sensibilité, qui est la capacité d'identifier correctement les sifflements et les crépitements, et de la spécificité, qui est la capacité d'identifier correctement les sons pulmonaires normaux. Les valeurs vraies positives (TP), vraies négatives (TN), fausses positives (FP) et fausses négatives (FN) seront utilisées pour calculer la sensibilité et la spécificité à l'aide des expressions suivantes. Sensibilité : TP/TP+FN Spécificité : TN/TN+FP |
2 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Analyse des performances de trois stéthoscopes numériques : Littmann, NoaScope et eSteth
Délai: 2 mois
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L'analyse des performances de trois stéthoscopes numériques NoaScope, eSteth et Littmann sera évaluée en utilisant la sensibilité et la spécificité obtenues par chaque stéthoscope. Les valeurs vraies positives (TP), vraies négatives (TN), fausses positives (FP) et fausses négatives (FN) seront utilisées pour calculer la sensibilité et la spécificité à l'aide des expressions suivantes. Sensibilité : TP/TP+FN Spécificité : TN/TN+FP |
2 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- Pulmo AI LRH
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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