Algoritmi di intelligenza artificiale per discriminare tra COVID-19 e polmonite influenzale utilizzando i raggi X del torace (AI-COVID-Xr)
I vantaggi degli algoritmi di intelligenza artificiale (CNN) per discriminare tra COVID-19 e polmonite influenzale in un pronto soccorso utilizzando esami radiografici del torace
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Questo progetto mira a utilizzare algoritmi di intelligenza artificiale (discriminazione delle immagini);
- specificamente reti neurali convoluzionali (CNN) per la scansione di radiografie del torace in pronto soccorso (triage) in pazienti con sospetta sintomatologia respiratoria (febbre, tosse, mialgia) da infezione da coronavirus COVID 19;
- l'obiettivo è creare e validare una soluzione software che discrimini sulla base della radiografia del torace tra polmonite da Covid-19 e influenza;
- questo software verrà addestrato introducendo raggi X da pazienti con/senza polmonite da COVID-19 e/o polmonite influenzale;
- lo stesso algoritmo AI verrà eseguito su future scansioni a raggi X per prevedere una possibile polmonite da COVID-19
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Alexandru Burlacu, MD, PhD
- Numero di telefono: 0040744488580
- Email: alexandru.burlacu@umfiasi.ro
Luoghi di studio
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Cremona, Italia, 26100
- Reclutamento
- U.O. Multidisciplinare di Patologia Mammaria e Ricerca Traslazionale; Dipartimento Universitario Clinico di Scienze Mediche, Chirurgiche e della Salute Università degli Studi di Trieste
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Contatto:
- Daniele Generali, MD, PhD
- Numero di telefono: +390372408042
- Email: dgenerali@units.it
-
Investigatore principale:
- Daniele Generali, MD, PhD
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London, Regno Unito
- Reclutamento
- Department of Cardiology at Chelsea and Westminster NHS hospital
-
Contatto:
- Emmanuel Ako, MD, PhD
- Numero di telefono: +447932970131
- Email: e.ako@ucl.ac.uk
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Investigatore principale:
- Emmanuel Ako, MD, PhD
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Iaşi, Romania, 700503
- Reclutamento
- University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa
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Contatto:
- Alexandru Burlacu, MD, PhD
- Numero di telefono: 0040744488580
- Email: alexandru.burlacu@umfiasi.ro
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Investigatore principale:
- Alexandru Burlacu, MD, PhD
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- sintomi simil-influenzali: mialgia, tosse, febbre, espettorato
- Radiografie del torace
- Test biologici COVID-19
Criteri di esclusione:
- paziente rifiuto
- radiografie incerte
- risultati incerti dei test
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Pazienti sintomatici
Il nostro obiettivo è identificare un algoritmo di intelligenza artificiale che possa essere eseguito su radiografie polmonari in pazienti con sintomi virali influenzali/respiratori che arrivano al pronto soccorso/triage.
Questo algoritmo mira a identificare le radiografie dei pazienti con COVID-19 e quelli con polmonite influenzale, con accuratezza verificata dai test COVID-19.
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Radiografie del torace; CNN AI; Risultati
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Radiografie positive al COVID-19
Lasso di tempo: 6 mesi
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Numero di partecipanti con polmonite alla radiografia del torace e COVID 19 positivi
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6 mesi
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Radiografie negative al COVID-19
Lasso di tempo: 6 mesi
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Numero di partecipanti con polmonite alla radiografia del torace e COVID 19 negativi
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6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Alexandru Burlacu, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi
- Investigatore principale: Radu Dabija, Lecturer, University of Medicine and Pharmacy Gr T Popa - Iasi
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Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Anticipato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Anticipato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
- Processi patologici
- Infezioni da coronavirus
- Infezioni da Coronaviridae
- Infezioni da Nidovirus
- Infezioni da virus a RNA
- Malattie virali
- Infezioni
- Infezioni delle vie respiratorie
- Malattie delle vie respiratorie
- Malattie polmonari
- Attributi della malattia
- Infezione incrociata
- Malattia iatrogena
- Infezioni da Orthomyxoviridae
- Polmonite nosocomiale
- COVID-19
- Polmonite
- Influenza, umana
- Polmonite, virale
- Malattie polmonari, interstiziale
- Polmonite, associata al ventilatore
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- 0110
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- ICF
- CODICE_ANALITICO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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