Nessun codice di intelligenza artificiale per rilevare le caratteristiche radiografiche associate a un trattamento endodontico insoddisfacente
24 giugno 2024 aggiornato da: Lars Bjørndal, University of Copenhagen
Implementazione di un'annotazione correttiva senza codice Software basato sull'intelligenza artificiale per rilevare diverse caratteristiche radiografiche associate a un trattamento endodontico insoddisfacente: uno studio controllato randomizzato
Lo sviluppo di modelli basati su reti neurali per l'analisi delle immagini può richiedere molto tempo, poiché richiede la progettazione di set di dati e l'addestramento dei modelli.
Le piattaforme AI senza codice consentono agli utenti di annotare le caratteristiche degli oggetti senza codifica.
L'annotazione correttiva, un approccio "human-in-the-loop", perfeziona le segmentazioni dell'intelligenza artificiale in modo iterativo.
L’odontoiatria ha riscontrato successo con l’intelligenza artificiale senza codice per la segmentazione dei restauri dentali.
Questo studio mira a valutare le caratteristiche radiografiche correlate alla qualità del trattamento canalare utilizzando un approccio "human-in-the-loop".
Panoramica dello studio
Stato
Non ancora reclutamento
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
L’emergere dell’intelligenza artificiale (AI) e in particolare del deep learning (DL) hanno mostrato un grande potenziale nella ricerca di caratteristiche radiografiche e nella pianificazione del trattamento nel campo della cariologia e dell’endodonzia.
Una crescente quantità di letteratura suggerisce che i modelli DL potrebbero aiutare gli odontoiatri nel rilevare caratteristiche radiografiche come lesioni cariose e lesioni periapicali, nonché a prevedere il rischio di esposizione della polpa durante la terapia di scavo della carie.
Tuttavia, la letteratura attuale manca di ricerche sufficienti sull’interazione dei partecipanti e dell’intelligenza artificiale in una piattaforma basata sull’intelligenza artificiale per rilevare le caratteristiche associate alla qualità tecnica del trattamento endodontico.
Questo studio prospettico randomizzato e controllato mira a valutare le prestazioni degli studenti quando utilizzano una piattaforma basata sull'intelligenza artificiale per rilevare le caratteristiche associate alla qualità tecnica del trattamento endodontico e prevedere la prognosi a lungo termine del trattamento.
L'ipotesi è che le prestazioni dei partecipanti nel gruppo con accesso alle risposte dell'IA siano simili a quelle del gruppo di controllo senza accesso alle risposte dell'IA.
Tipo di studio
Interventistico
Iscrizione (Stimato)
80
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Shaqayeq Ramezanzade, Phd
- Numero di telefono: 55278370
- Email: shaqayeq.ramezanzade@gmail.com
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Sì
Descrizione
Criterio di inclusione:
1.Essere uno studente di odontoiatria dell'ultimo anno presso l'Università di Copenaghen
Criteri di esclusione:
- Avere precedenti esperienze relative all'intelligenza artificiale
- Non accettare di firmare il consenso informato
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Doppio
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: partecipanti che utilizzano la guida dell’intelligenza artificiale
il braccio sperimentale si riferisce al gruppo di partecipanti che hanno accesso alla piattaforma basata sull'intelligenza artificiale per il rilevamento delle caratteristiche associate alla qualità tecnica del trattamento endodontico.
Questi partecipanti utilizzeranno l'assistenza dell'intelligenza artificiale durante lo studio.
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Per la prova è stato creato un sito web protetto al quale ogni studente poteva accedere utilizzando il numero assegnato.
Tutti i set di dati di immagini sono stati caricati su questo sito Web.
Gli studenti verranno assegnati in modo casuale al gruppo sperimentale e al gruppo di controllo.
A entrambi gli studenti è stato chiesto di segmentare le caratteristiche associate alla qualità del trattamento canalare e di prevedere la prognosi del trattamento, mentre il gruppo sperimentale aveva accesso alla guida dell'intelligenza artificiale e il gruppo di controllo no.
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Nessun intervento: Braccio di controllo senza alcuna guida da parte dell'intelligenza artificiale
il braccio di controllo è costituito da partecipanti che non hanno accesso alla piattaforma basata sull’intelligenza artificiale.
Eseguiranno gli stessi compiti o valutazioni di quelli del braccio sperimentale ma senza l’assistenza dell’IA.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Precisione
Lasso di tempo: attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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L'accuratezza rappresenta quanto un risultato si allinea al valore o allo standard reale.
L'accuratezza dei partecipanti al gruppo sperimentale e di controllo nel trovare correttamente le caratteristiche radiografiche e nel prevedere i risultati è uno dei nostri risultati principali.
il riferimento per il confronto è il consenso di tre esperti in odontoiatria.
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attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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Sensibilità
Lasso di tempo: attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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Questa misura quantifica la proporzione dei veri risultati positivi (casi correttamente identificati) su tutti i casi positivi.
Un'elevata sensibilità indica che si è bravi a rilevare la condizione.
La sensibilità dei partecipanti al gruppo sperimentale e di controllo nel trovare correttamente le caratteristiche radiografiche e nel prevedere i risultati è uno dei nostri risultati principali.
Il confronto viene effettuato rispetto al giudizio consensuale di tre esperti in odontoiatria.
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attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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Specificità
Lasso di tempo: attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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La specificità misura la proporzione dei veri risultati negativi tra tutti i casi negativi.
La specificità dei partecipanti al gruppo sperimentale e di controllo nel trovare correttamente le caratteristiche radiografiche e nel prevedere i risultati è uno dei nostri risultati principali.
Il confronto viene effettuato rispetto al giudizio consensuale di tre esperti in odontoiatria.
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attraverso la raccolta dei dati, in media 6 mesi
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Collaboratori
Investigatori
- Investigatore principale: Lars Bjørndal, Prof., University of Copenhagen Department of Odontology Cariology and Endodontics
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
30 luglio 2024
Completamento primario (Stimato)
13 novembre 2024
Completamento dello studio (Stimato)
13 dicembre 2024
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
25 maggio 2024
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
7 giugno 2024
Primo Inserito (Effettivo)
10 giugno 2024
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
25 giugno 2024
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
24 giugno 2024
Ultimo verificato
1 giugno 2024
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 38LZDNHFH5JN
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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