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Rilevamento automatizzato dell'artrite utilizzando l'intelligenza artificiale sulle fotografie di smartphone (AISynovitis)

19 dicembre 2024 aggiornato da: Med2Measure

Metodi di rilevamento automatizzato per l'artrite infiammatoria e formazione di un database di immagini

Stiamo testando la capacità delle reti neurali convoluzionali (CNN), cioè dell’intelligenza artificiale, sulle fotografie degli smartphone nel rilevare l’artrite infiammatoria. Questo promette di essere uno strumento diagnostico efficiente, accurato e non invasivo che migliorerà significativamente la diagnosi precoce e la gestione dell’artrite infiammatoria.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

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

  1. Raccolta di foto in modo standardizzato utilizzando scatole progettate su misura
  2. Utilizzo e test di una pipeline del browser
  3. 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.
  4. 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

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

3000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • India
      • Pune, India, 411001
        • Poona Superspeciality Clinic
    • Maharashtra
      • Pune, Maharashtra, India, 411004
        • Rheumatology Clinic

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
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Studieremo tutti i pazienti con artrite infiammatoria. Ciò può includere, ma non è limitato a, artrite reumatoide, lupus, artrite psoriasica, spondiloartrite periferica, artrite virale.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Artrite infiammatoria di qualsiasi eziologia

Criteri di esclusione:

  • Grave deformità che ostacola la standardizzazione delle fotografie

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Artrite infiammatoria
Pazienti con artrite infiammatoria, indipendentemente dall'eziologia, tra cui artrite reumatoide, artrite psoriasica, lupus eritematoso sistemico e artrite virale
Test diagnostico: Diagnosi smartphone assistita dall'intelligenza artificiale
I pazienti esamineranno e fotografie cliniche per le reti convoluzionali per diagnosticare l'artrite infiammatoria

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza della diagnosi dell'IA rispetto all'opinione dello specialista (reumatologo).
Lasso di tempo: 3 anni
Concordanza del rilevamento della sinovite mediante rete neurale convoluzionale (binaria) con il parere di uno specialista clinicamente diagnosticato (parere del reumatologo)
3 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione della diagnosi AI rispetto alla diagnosi per immagini sugli ultrasuoni
Lasso di tempo: 3 anni
Concordanza nel rilevamento della sinovite mediante rete neurale convoluzionale (binaria) rispetto all'ecografia muscoloscheletrica
3 anni
Sensibilità al cambiamento
Lasso di tempo: 3 anni
La rete neurale convoluzionale è in grado di rilevare il passaggio da un'articolazione infiammata a una non infiammata?
3 anni

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Med2Measure

Collaboratori

IISER Pune

Investigatori

  • Investigatore principale: Sanat Phatak, MD, DM, Med2Measure

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 (Effettivo)

15 novembre 2024

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2027

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

28 novembre 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

28 novembre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

4 dicembre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

19 dicembre 2024

Ultimo verificato

1 dicembre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

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)?

SÌ

Descrizione del piano IPD

Fotografie e informazioni cliniche non identificate, escluse le variabili HIPAA

Periodo di condivisione IPD

Gennaio 2027-gennaio 2028

Criteri di accesso alla condivisione IPD

I ricercatori con un progetto scientifico possono mettersi in contatto con il ricercatore principale con una breve nota.

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • STUDIO_PROTOCOLLO
  • ICF
  • RSI

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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