Rilevamento automatizzato dell'artrite utilizzando l'intelligenza artificiale sulle fotografie di smartphone (AISynovitis)
Metodi di rilevamento automatizzato per l'artrite infiammatoria e formazione di un database di immagini
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Negli ultimi 4 anni abbiamo mirato a rivoluzionare la rilevazione dell’artrite attraverso l’integrazione dell’intelligenza artificiale avanzata. Questo progetto mira a rilevare l'artrite sulla base delle fotografie scattate con lo smartphone delle aree articolari che la rendono scalabile e disponibile nella comunità. Per prima cosa abbiamo sviluppato una pipeline e modelli di prova convincenti utilizzando 100 pazienti. (pubblicato su Frontiers in Medicine, novembre 2023, in cui abbiamo dimostrato che questa tecnologia funziona con ragionevole precisione in laboratorio, vale a dire che il livello di preparazione tecnologica è attualmente pari a 3-4). Abbiamo seguito un articolo più recente (inviato per la pubblicazione, disponibile sul server di prestampa MedRxiv) che ha addestrato due diverse CNN, una CNN di screening sulle mani non tagliate che distingue i pazienti dai controlli seguita da rilevamenti specifici delle articolazioni.
Il sistema prevede il supporto di infrastrutture che consentiranno un rilevamento efficiente dell’artrite. Ciò include
- Raccolta di foto in modo standardizzato utilizzando scatole progettate su misura
- Utilizzo e test di una pipeline del browser
- I modelli della CNN verranno addestrati sul set di dati delle fotografie scattate in questo contesto e i risultati verranno distribuiti ai medici della comunità. Ciò garantisce la presenza di un medico nel circuito che può successivamente agire sui risultati per ulteriori test di conferma o gestione.
- Comprensione della conoscenza, dell'atteggiamento di pazienti e medici nei confronti dell'intelligenza artificiale negli algoritmi del processo decisionale clinico
Si tratta di uno studio prospettico, non interventistico e questo progetto prevede solo che un investigatore scatti una fotografia con lo smartphone di alcune aree articolari mantenute in posizioni standardizzate. Ciò non comporta alcun rischio per il paziente.
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
-
-
-
Pune, India, 411001
- Poona Superspeciality Clinic
-
-
Maharashtra
-
Pune, Maharashtra, India, 411004
- Rheumatology Clinic
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Artrite infiammatoria di qualsiasi eziologia
Criteri di esclusione:
- Grave deformità che ostacola la standardizzazione delle fotografie
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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Artrite infiammatoria
Pazienti con artrite infiammatoria, indipendentemente dall'eziologia, tra cui artrite reumatoide, artrite psoriasica, lupus eritematoso sistemico e artrite virale
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I pazienti esamineranno e fotografie cliniche per le reti convoluzionali per diagnosticare l'artrite infiammatoria
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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 della diagnosi dell'IA rispetto all'opinione dello specialista (reumatologo).
Lasso di tempo: 3 anni
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Concordanza del rilevamento della sinovite mediante rete neurale convoluzionale (binaria) con il parere di uno specialista clinicamente diagnosticato (parere del reumatologo)
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3 anni
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Precisione della diagnosi AI rispetto alla diagnosi per immagini sugli ultrasuoni
Lasso di tempo: 3 anni
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Concordanza nel rilevamento della sinovite mediante rete neurale convoluzionale (binaria) rispetto all'ecografia muscoloscheletrica
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3 anni
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Sensibilità al cambiamento
Lasso di tempo: 3 anni
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La rete neurale convoluzionale è in grado di rilevare il passaggio da un'articolazione infiammata a una non infiammata?
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3 anni
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Collaboratori
Collaboratori
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: Sanat Phatak, MD, DM, Med2Measure
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
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
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- M2M-ID0001
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Descrizione del piano IPD
Periodo di condivisione IPD
Criteri di accesso alla condivisione IPD
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
- ICF
- RSI
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
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prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
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