Miglioramento dell'accuratezza diagnostica nell'identificazione delle fratture sulle radiografie muscoloscheletriche utilizzando il deep learning: uno studio retrospettivo multi-lettore
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Moravskoslezský kraj
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Frýdek-Místek, Moravskoslezský kraj, Cechia, 73801
- Nemocnice ve Frýdku-Místku, p.o.
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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
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Pazienti di età pari o superiore a 1 anno.
- Radiografie muscoloscheletriche disponibili nel formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine).
- Almeno una radiografia digitale semplice di una parte appendicolare del corpo, inclusi piede, caviglia, ginocchio, mano, polso, gomito, spalla o bacino.
Criteri di esclusione:
- Scarsa qualità radiografica che preclude l'interpretazione umana.
- Radiografie della colonna lombare, toracica e cervicale o delle ossa facciali/nasali.
- Radiografie che non soddisfano i criteri di inclusione per le parti del corpo appendicolari.
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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Radiografie analizzate utilizzando l'intelligenza artificiale e la revisione del radiologo
Questa coorte è composta da 600 radiografie raccolte da pazienti pediatrici e adulti, di età compresa tra 1 e 99 anni, sottoposti a imaging a raggi X per condizioni muscolo-scheletriche.
Le radiografie includono varie parti del corpo come piede, caviglia, ginocchio, mano, polso, gomito, spalla e bacino.
Erano presenti fratture in 95 casi, mentre 453 casi non presentavano fratture.
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L'uso di un software di intelligenza artificiale basato sul deep learning, Carebot AI Bones versione 1.2.2, progettato per facilitare il rilevamento delle fratture sulle radiografie muscolo-scheletriche.
Il modello AI analizza le immagini radiografiche digitali per identificare le fratture, evidenziando le aree di interesse con riquadri di delimitazione.
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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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Sensibilità del modello AI rispetto ai radiologi nel rilevamento delle fratture sui raggi X muscoloscheletrici
Lasso di tempo: Da marzo 2023 a maggio 2023 (Periodo di analisi retrospettiva)
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Questo risultato misura la sensibilità del modello AI (Carebot AI Bones 1.2.2) nel rilevare le fratture sulle radiografie muscolo-scheletriche, rispetto alla sensibilità dei radiologi con diversi livelli di esperienza.
La sensibilità viene calcolata come la percentuale di casi di frattura realmente positivi identificati dal modello AI e dai radiologi rispetto a tutti i casi di frattura confermati.
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Da marzo 2023 a maggio 2023 (Periodo di analisi retrospettiva)
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
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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
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