Evaluation of a COVID-19 Pneumonia CXR AI Detection Algorithm
Evaluation of a Chest X-Ray AI Neural Network (RadGen SARS-CoV2 Detection System) for the Detection of RT-PCR Confirmed SARS-Cov2 Covid-19 Pneumonia
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
-
Hong Kong, Hong Kong
- University of Hong Kong
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Sessi ammissibili allo studio
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
There will be three subsets of study population in this study; patients who were
- RT-PCR confirmed COVID-19 positive
- RT-PCR confirmed COVID-19 negative
- either had a diagnosis of pneumonia before the 1st January 2020.
Descrizione
Inclusion Criteria:
- All adult patients >18 years of age
- Attended any of the participating institutes between February 1, 2020 until September, 2020
- Underwent both RT-PCR testing and frontal CXR (within 48 hours of PCR testing) for COVID-19 infection
- frontal CXR of patients pre-covid pandemic
Exclusion Criteria:
- Unavailability of patient demographics and clinical data
- Inconclusive RT-PCR results
- CXR considered to be of non-diagnostic quality by the clinical radiology research team at each site
- CXR not in a retrievable or processable format for AI inference
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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RT-PCR Positive Patients
RT-PCR confirmed patients positive for SARS-CoV-2
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Deep Learning CNN model
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Negative patients
RT-PCR confirmed patients negative for SARS-CoV-2 or patients with CXR performed before the emergence of COVID-19 pandemic
|
Deep Learning CNN model
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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 |
|---|---|---|
|
Diagnostic Performance of AI model
Lasso di tempo: 9 months
|
Performance (accuracy, sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), false-negative rate (FNR), and Area Under the Curve (AUC)) of the AI model in detection of COVID-19 pneumonia on their baseline CXR using RT-PCR and historical controls as gold standard in a multi-center / multi-national cohort.
|
9 months
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
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
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- EN-092020
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
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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