Fattibilità della classificazione basata sull'intelligenza artificiale di suoni normali, sibili e crepitii dallo stetoscopio in ambienti clinici
Valutazione della fattibilità degli algoritmi di intelligenza artificiale in contesti clinici per la classificazione di suoni normali, sibili e crepitii acquisiti da uno stetoscopio digitale
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Peshawar, Pakistan, 25000
- Lady Reading Hospital, Pakistan
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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
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Età tutti
- Consenso scritto fornito
Criteri di esclusione:
- Condizione del soggetto instabile
- Deformità della parete toracica o ferite nelle aree di applicazione dell'adesivo
- Consenso scritto non fornito
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
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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Convalida clinica di modelli AI per il rilevamento di sibili, crepitii e suoni polmonari normali rispetto al gold standard
Lasso di tempo: Due mesi
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I modelli AI saranno testati per la loro fattibilità clinica attraverso il confronto dei risultati ottenuti dai modelli AI con quelli del gold standard misurando la concordanza positiva e negativa (NPA e PPA).
Il gold standard è l'etichetta assegnata a ciascuna registrazione del suono polmonare da un consulente pneumologo esperto.
Il modello AI è cieco a queste etichette ed è testato in modo indipendente per il rilevamento di normali suoni polmonari, sibili e crepitii
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Due mesi
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Testare l'accuratezza dei modelli di intelligenza artificiale per il rilevamento di sibili, crepitii e suoni polmonari normali misurando la sensibilità e la specificità
Lasso di tempo: Due mesi
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I modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati sui suoni polmonari raccolti da tre diversi stetoscopi digitali denominati individualmente NoaScope, eSteth e Littmann. Anche i dati di tutti e tre gli stetoscopi digitali vengono uniti per addestrare modelli di intelligenza artificiale separati. Questi modelli di intelligenza artificiale addestrati saranno valutati in base alla sensibilità, che è la capacità di identificare correttamente sibili e crepitii, e alla specificità, che è la capacità di identificare correttamente i suoni polmonari normali. I valori vero positivo (TP), vero negativo (TN), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) verranno utilizzati per calcolare la sensibilità e la specificità utilizzando le seguenti espressioni. Sensibilità: TP/TP+FN Specificità: TN/TN+FP |
Due mesi
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Analisi delle prestazioni di tre stetoscopi digitali: Littmann, NoaScope e eSteth
Lasso di tempo: Due mesi
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L'analisi delle prestazioni di tre stetoscopi digitali NoaScope, eSteth e Littmann sarà valutata utilizzando la sensibilità e la specificità raggiunte da ciascuno stetoscopio. I valori vero positivo (TP), vero negativo (TN), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) verranno utilizzati per calcolare la sensibilità e la specificità utilizzando le seguenti espressioni. Sensibilità: TP/TP+FN Specificità: TN/TN+FP |
Due mesi
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
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
- Pulmo AI LRH
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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