Una piattaforma per lo sviluppo multidisciplinare dell'intelligenza artificiale medica (AI)
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Anticipato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Numero di telefono: +86-020-87330274
- Email: gddlht@aliyun.com
Luoghi di studio
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Cina, 510060
- Reclutamento
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
-
Contatto:
- Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- Numero di telefono: +86-020-87330274
- Email: gddlht@aliyun.com
-
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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:
- avere una documentazione di imaging medico (inclusi oftalmologia, patologia, radiografia, cellule del sangue ed endoscopia)
Criteri di esclusione:
- imaging medico non qualificato
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
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gruppo di collaborazione uomo-macchina
operatori sanitari e collaborazione tra macchine per l'annotazione e lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale
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gruppo mannuale puro
operatori sanitari per la pura annotazione manuale e lo sviluppo di modelli AI
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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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accuratezza dell'annotazione
Lasso di tempo: linea di base
|
calcolare l'accuratezza dell'annotazione per il confronto tra i gruppi utilizzando i risultati dell'annotazione
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linea di base
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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accuratezza delle prestazioni del modello
Lasso di tempo: linea di base
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calcolare l'accuratezza del modello AI per il confronto tra i gruppi utilizzando i risultati previsti dal modello
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linea di base
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AUC delle prestazioni del modello
Lasso di tempo: linea di base
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calcolare le AUC del modello AI per il confronto tra i gruppi utilizzando i risultati previsti dal modello
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linea di base
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costo del tempo di annotazione
Lasso di tempo: linea di base
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calcolare il costo del tempo di annotazione per il confronto tra gruppi utilizzando il tempo registrato durante i test
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linea di base
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
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
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- AIplatform-2020
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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