Diagnosztikai teszt a DeepDoc-on – egy mesterséges intelligencia-alapú döntéstámogató rendszeren
2019. december 11. frissítette: Xijing Hospital
DeepDoc – Egy mesterséges intelligencia alapú döntéstámogató rendszer klinikai validálása a neurológiai betegségek korai diagnosztikai értékelésében: leendő többközpontú vizsgálat
A DeepDoc egy mesterséges intelligencia alapú döntéstámogató rendszer neurológiai betegségek korai etiológiájának diagnosztizálására, a 24 órán belül kórházba került betegek klinikai adatpontjainak felhasználásával. A tanulmány célja annak értékelése, hogy a DeepDoc AI-alapú döntéstámogató rendszer diagnózisa jobb-e, mint a az orvos kezdeti diagnózisa többközpontú, felsőbbrendűségi diagnosztikai vizsgálattal.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Ismeretlen
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Részletes leírás
Az orvos a beteg kórházi felvételét követő 24 órán belül kitölti a felvételi jegyzőkönyvet.
Miután a felvételi kritériumoknak megfelelő beteg tájékoztatáson alapuló beleegyezését adta, nyissa meg a DeepDoc-ot a betegazonosító adatok kitöltéséhez.
Ezután készítse el a felvételi jegyzetoldal kezdeti diagnózisának képét és töltse fel a DeepDoc-ba, töltse be az orvos kezdeti diagnózisát a DeppDoc-ba.
És helyezze el a páciens klinikai adatpontjait a DeepDoc-ba, hogy megkapja a DeepdDoc diagnózist.
Tanulmány típusa
Megfigyelő
Beiratkozás (Várható)
4000
Kapcsolatok és helyek
Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.
Részvételi kritériumok
A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
18 év (FELNŐTT, OLDER_ADULT)
Egészséges önkénteseket fogad
Nem
Tanulmányozható nemek
Összes
Mintavételi módszer
Nem valószínűségi minta
Tanulmányi populáció
4000 egymást követő, stroke-ra, agyhártyagyulladásra/encephalitisra, szédülésre és fejfájásra gyanús beteget (minden betegségből 1000 eset) vesznek fel a neurológiai osztályra, amely beleegyezett a vizsgálatba.
Leírás
Bevételi kritériumok:
- Azok a betegek, akiknél a stroke klinikai tünetei vagy tünetei vannak, agyhártyagyulladás/encephalitis, szédülés és fejfájás.
- Neurológiai vizsgálati eredmények és képalkotó változások a felvételt követő 24 órán belül.
Kizárási kritériumok:
A betegeket elbocsátották, kórházba szállították, vagy a felvételt követő 24 órán belül meghaltak.
Tanulási terv
Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Kohorszok és beavatkozások
Csoport / Kohorsz |
Beavatkozás / kezelés |
|---|---|
|
Meningitis/encephalitis
Meningitis/encephalitis gyanúja esetén klinikai tünetekkel és tünetekkel járó betegek
|
A DeepDoc a felvételt követő 24 órán belül diagnosztizálja a betegeket.
|
|
Stroke
A stroke-ra gyanús klinikai tünetekkel és tünetekkel rendelkező betegek
|
A DeepDoc a felvételt követő 24 órán belül diagnosztizálja a betegeket.
|
|
Fejfájás
Olyan betegek, akiknél fejfájás gyanúja merül fel klinikai tünetekkel és tünetekkel
|
A DeepDoc a felvételt követő 24 órán belül diagnosztizálja a betegeket.
|
|
Szédülés
Olyan betegek, akiknél szédülés gyanúja merül fel
|
A DeepDoc a felvételt követő 24 órán belül diagnosztizálja a betegeket.
|
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A diagnózis pontossága a DeepDoc AI-alapú döntéstámogató rendszerrel
Időkeret: 24 óra
|
A DeepDoc diagnózisának pontossága, és hasonlítsa össze ezt az eredményt az orvosokkal
|
24 óra
|
Másodlagos eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
A diagnózis érzékenysége a DeepDoc AI-alapú döntéstámogató rendszerrel
Időkeret: 24 óra
|
A DeepDoc diagnózisának érzékenysége, és hasonlítsa össze ezt az eredményt az orvosokkal
|
24 óra
|
|
A DeepDoc AI-alapú döntéstámogató rendszer diagnózisának specifikussága
Időkeret: 24 óra
|
A DeepDoc diagnózisának sajátossága, és hasonlítsa össze ezt az eredményt az orvosokkal
|
24 óra
|
Együttműködők és nyomozók
Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.
Szponzor
Nyomozók
- Tanulmányi igazgató: Zhao Gang, Xijing Hospital
Tanulmányi rekorddátumok
Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (VÁRHATÓ)
2020. szeptember 1.
Elsődleges befejezés (VÁRHATÓ)
2020. szeptember 9.
A tanulmány befejezése (VÁRHATÓ)
2021. március 1.
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
2019. augusztus 4.
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2019. augusztus 12.
Első közzététel (TÉNYLEGES)
2019. augusztus 14.
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (TÉNYLEGES)
2019. december 13.
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
2019. december 11.
Utolsó ellenőrzés
2019. július 1.
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
Kulcsszavak
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- DeepDoc-M5
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Nem
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
Nem
Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .