Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

A sztetoszkópból származó normál, sípoló és recsegő hangok mesterséges intelligencia alapú osztályozásának megvalósíthatósága klinikai körülmények között

2023. április 4. frissítette: Innova Smart Technologies (Pvt.) Ltd

A mesterséges intelligencia algoritmusainak megvalósíthatóságának értékelése klinikai körülmények között a digitális sztetoszkópból nyert normál, sípoló és recsegő hangok osztályozására

A kifejlesztett mesterséges intelligencia algoritmusok megvalósíthatóságának felmérése és pontosságának tesztelése tüdőpatológiás betegek zihálásának és recsegésének kimutatására klinikai körülmények között három digitális sztetoszkópon keresztül szerzett, nem látott lokális betegadatokon.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Befejezve

Körülmények

Beavatkozás / kezelés

Tanulmány típusa

Beavatkozó

Beiratkozás (Tényleges)

60

Fázis

  • Nem alkalmazható

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi helyek

  • Pakisztán
      • Peshawar, Pakisztán, 25000
        • Lady Reading Hospital, Pakistan

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

  • Gyermek
  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Igen

Tanulmányozható nemek

Összes

Leírás

Bevételi kritériumok:

  • Korok mind
  • Írásbeli hozzájárulás megadva

Kizárási kritériumok:

  • A tárgy állapota instabil
  • Mellkasfal deformitása vagy sebek a ragasztó alkalmazási területén
  • Írásbeli hozzájárulás nem biztosított

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Elsődleges cél: Diagnosztikai
  • Kiosztás: N/A
  • Beavatkozó modell: Egyetlen csoportos hozzárendelés
  • Maszkolás: Nincs (Open Label)

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Az AI-modellek klinikai validálása a zihálás, a recsegés és a normál tüdőhangok kimutatására az arany standarddal összehasonlítva
Időkeret: 2 hónap
A mesterséges intelligencia modellek klinikai megvalósíthatóságát a pozitív és negatív megegyezés (NPA és PPA) mérésével az MI-modellek eredményeinek az aranystandard eredményeivel való összehasonlítása révén tesztelik. Az aranystandard egy tapasztalt pulmonológus szaktanácsadó címkéje minden tüdőhangfelvételhez. A mesterséges intelligencia modell vakon van ezekre a címkékre, és függetlenül tesztelték a normál tüdőhangok, ziháló zihálás és recsegések észlelésére.
2 hónap
Mesterséges intelligencia modellek pontosságának tesztelése zihálás, recsegés és normál tüdőhangok kimutatására az érzékenység és specifitás mérésével
Időkeret: 2 hónap

A mesterséges intelligencia modelljeit három különböző, NoaScope, eSteth és Littmann nevű digitális sztetoszkópból gyűjtött tüdőhangokra tanítják. Mindhárom digitális sztetoszkóp adatait egyesítik, hogy különálló mesterséges intelligencia modelleket képezzenek. Ezeket a betanított AI-modelleket az érzékenység alapján értékelik, amely a sípoló zihálás és a recsegés helyes azonosításának képessége, valamint a specifitás, amely a normál tüdőhangok helyes azonosításának képessége. A valódi pozitív (TP), a valódi negatív (TN), a hamis pozitív (FP) és a hamis negatív (FN) értékeket a rendszer az érzékenység és specifitás kiszámításához használja a következő kifejezések használatával.

Érzékenység: TP/TP+FN Specifikusság: TN/TN+FP
2 hónap

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Három digitális sztetoszkóp teljesítményelemzése: Littmann, NoaScope és eSteth
Időkeret: 2 hónap

Három digitális sztetoszkóp, a NoaScope, az eSteth és a Littmann teljesítményelemzése az egyes sztetoszkópok által elért érzékenység és specificitás alapján történik. A valódi pozitív (TP), a valódi negatív (TN), a hamis pozitív (FP) és a hamis negatív (FN) értékeket a rendszer az érzékenység és specifitás kiszámításához használja a következő kifejezések használatával.

Érzékenység: TP/TP+FN Specifikusság: TN/TN+FP
2 hónap

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Innova Smart Technologies (Pvt.) Ltd

Együttműködők

Lady Reading Hospital, Pakistan
NOABIO LLC

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 (Tényleges)

2022. január 6.

Elsődleges befejezés (Tényleges)

2022. február 22.

A tanulmány befejezése (Tényleges)

2022. február 22.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2022. január 8.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2022. február 22.

Első közzététel (Tényleges)

2022. március 7.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2023. április 6.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2023. április 4.

Utolsó ellenőrzés

2023. április 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • Pulmo AI LRH

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Igen

az Egyesült Államokban gyártott és onnan exportált termék

Igen

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. .

Klinikai vizsgálatok a Tüdő

Klinikai vizsgálatok a Mesterséges intelligencia algoritmus

Keressen hasonló próbaverziókban

Szponzorok és közreműködők

Egészségi állapot

Kábítószer-beavatkozások

CROs by country

CROs in Kosovo

Körülmények

Ritka betegségek

Kábítószer-beavatkozások

Táplálék-kiegészítők

Szponzor / közreműködők

Helyek

3
Iratkozz fel