AI ELŐREJELZÉS PROXIMÁLIS FELÜLTÖRÉSRE (Orthopredict)
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ALAPÚ ELŐREJELZÉSE PROXIMÁLIS FELÜLTÖRÉSEKBEN ÁLLÓ BETEGEK KLINIKAI EREDMÉNYÉNEK
Okostelefonunk képes felismerni családunk, szeretteink és barátaink képeit. Az arcfelismerő szoftver a mesterséges intelligenciát (AI), a képfelismerést és más fejlett technológiát használja az arcok azonosításához, feltérképezéséhez, elemzéséhez és megerősítéséhez.
Mi, emberek rosszul végezzük a proximális humerus törést szenvedett beteg sérülésének osztályozását. Ennek következtében nagy heterogenitás tapasztalható a proximális humerus törések kezelésében. Ezen túlmenően a szövődmények és a törési következmények kockázatával kapcsolatos releváns információk nyújtása a betegek számára kihívást jelent, mivel a jelenlegi sorozatok elavult osztályozásokon alapulnak, és a közzétett sorozatok alig több száz elemzett beteget tömörítenek. Ezekkel a korlátozásokkal a betegeknek kevés lehetősége van részt venni a sérülésükkel kapcsolatos döntéshozatalban.
Jelen projekt célja új technológiák integrálása a proximális humerus törést mutató betegek releváns klinikai eredményeinek előrejelzésére. Röviden, a mesterséges intelligencia segíthet azonosítani a hasonló törési mintákat emberi következtetés nélkül, míg az emberek olyan érdekes változókkal táplálhatják az algoritmust, mint például a funkcionális kimenetelek és az ehhez a töréstípushoz kapcsolódó szövődmények.
A tanulmány áttekintése
Állapot
Körülmények
Beavatkozás / kezelés
Tanulmány típusa
Beiratkozás (Becsült)
Részvételi kritériumok
Jogosultsági kritériumok
Tanulmányozható életkorok
- Felnőtt
- Idősebb felnőtt
Egészséges önkénteseket fogad
Mintavételi módszer
Tanulmányi populáció
Leírás
Bevételi kritériumok:
Proximális humerus törést szenvedett betegek, akiket nem operatív módon kezeltek a kezelő sebész kritériumai és a betegek preferenciája szerint.
A sérülést követő első 3 héten belül értékelt alanyok. 18 és 90 év közötti betegek. Olyan betegek, akiket egyszerű váll-röntgenfelvételekkel vizsgáltak az anteroposterior és a scapularis kimeneti vetületekben.
Azok a résztvevők, akik elfogadják az 1 éves időkövetést.
Kizárási kritériumok:
Demenciában szenvedő betegek, vagy akik nehezen tudják elvégezni az értékelést egy év utánkövetés után.
Azok a betegek, akik korábban sebészeti kezelésben részesültek az érintett végtagon. Azok a betegek, akiknél az érintett végtag korábbi törése volt. Sebészetileg kezelt betegek.
Tanulási terv
Hogyan készül a tanulmány?
Tervezési részletek
Mit mér a tanulmány?
Elsődleges eredményintézkedések
Eredménymérő |
Intézkedés leírása |
Időkeret |
|---|---|---|
|
Constant-Murley pontszáma
Időkeret: 1 év
|
Funkcionális eredmény
|
1 év
|
Együttműködők és nyomozók
Szponzor
Tanulmányi rekorddátumok
Tanulmány főbb dátumok
Tanulmány kezdete (Becsült)
Elsődleges befejezés (Becsült)
A tanulmány befejezése (Becsült)
Tanulmányi regisztráció dátumai
Először benyújtva
Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Első közzététel (Tényleges)
Tanulmányi rekordok frissítései
Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)
Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak
Utolsó ellenőrzés
Több információ
A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések
További vonatkozó MeSH feltételek
Egyéb vizsgálati azonosító számok
- 2024/5001
Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)
Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?
Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok
Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz
Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz
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. .