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スマートフォンの写真で人工知能を使用した関節炎の自動検出 (AISynovitis)

2024年12月19日 更新者：Med2Measure

炎症性関節炎の自動検出手法と画像データベースの構築

私たちは、スマートフォンの写真から炎症性関節炎を検出する畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、つまり人工知能の能力をテストしています。 これは、炎症性関節炎の早期発見と管理を大幅に改善する、効率的で正確な非侵襲的な診断ツールとなることが期待されています。

調査の概要

状態

状態

現在の募集状況やアクセス拡大状況を示します。
積極的、募集していない

条件

条件

研究されている疾患、障害、症候群、病気、またはけが。 ClinicalTrials.gov では、条件には、寿命、生活の質、健康上のリスクなど、他の健康関連の問題も含まれる場合があります。

介入・治療

介入・治療

臨床研究の焦点となるプロセスまたはアクション。介入には、医薬品、医療機器、処置、ワクチン、および治験中またはすでに利用可能なその他の製品が含まれます。介入には、教育や食事や運動の変更などの非侵襲的アプローチも含まれます。

詳細な説明

過去 4 年間にわたり、当社は高度な人工知能の統合を通じて関節炎の検出に革命を起こすことを目指してきました。 このプロジェクトは、関節領域のスマートフォン写真に基づいて関節炎を検出し、拡張可能でコミュニティで利用できるようにすることを目的としています。 私たちはまず、100 人の患者を使用した説得力のある概念実証パイプラインとモデルを開発しました。 (2023 年 11 月に Frontiers in Medicine に掲載され、このテクノロジが研究室で妥当な精度で機能することが実証されました。つまり、テクノロジ準備レベルは現在 3 ～ 4 です)。 続いて、2 つの異なる CNN をトレーニングした新しい論文 (出版用に提出済み、プレプリント サーバー MedRxiv で入手可能) を発表しました。1 つは、切り取られていない手を対象としたスクリーニング CNN で、患者と対照を区別し、続いて関節特異的な検出を行います。

このシステムには、関節炎の効率的な検出を可能にするインフラストラクチャのサポートが含まれます。 これには以下が含まれます

  1. カスタムデザインのボックスを使用して標準化された方法で写真を収集
  2. ブラウザパイプラインの使用とテスト
  3. CNN モデルは、この中で撮影された写真のデータセットでトレーニングされ、結果は地域の医師に展開されます。 これにより、医師が情報を把握し、結果に基づいてさらなる確認検査や管理を行うことができます。
  4. 臨床意思決定アルゴリズムにおける AI に対する患者と医師の知識、態度を理解する

これは前向きの非介入研究であり、このプロジェクトには研究者が標準的な位置に保たれたいくつかの関節領域のスマートフォン写真を撮るだけが含まれます。 これにより患者に危険が及ぶことはありません。

研究の種類

研究の種類

臨床研究の性質について説明します。研究の種類には、介入研究 (臨床試験とも呼ばれます)、観察研究 (患者登録を含む)、および拡張アクセスが含まれます。
観察的

入学 (推定)

入学

臨床試験の参加者数。 「予想される」登録は、研究者が研究に必要とする参加者の目標数です。
3000

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

  • インド
      • Pune、インド、411001
        • Poona Superspeciality Clinic
    • Maharashtra
      • Pune、Maharashtra、インド、411004
        • Rheumatology Clinic

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

適格基準

臨床研究への参加を希望する人々が満たさなければならない重要な要件、または彼らが持つべき特徴。適格基準は、包含基準 (人が研究に参加するために必要な基準) と除外基準 (人が研究に参加するのを妨げる基準) の両方で構成されます。適格基準のタイプには、研究が健康なボランティアを受け入れるかどうか、年齢または年齢グループの要件があるかどうか、または性別によって制限されるかどうかが含まれます。

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

私たちは炎症性関節炎を持つすべての患者を研究します。 これには、関節リウマチ、狼瘡、乾癬性関節炎、末梢脊椎関節炎、ウイルス性関節炎が含まれますが、これらに限定されません。

説明

包含基準:

  • あらゆる病因による炎症性関節炎

除外基準:

  • 写真の標準化を妨げる重度の変形

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート

グループ/コホート

生物医学的または健康上の結果について評価される観察研究の参加者のグループまたはサブグループ。
介入・治療

介入・治療

臨床研究の焦点となるプロセスまたはアクション。介入には、医薬品、医療機器、処置、ワクチン、および治験中またはすでに利用可能なその他の製品が含まれます。介入には、教育や食事や運動の変更などの非侵襲的アプローチも含まれます。
炎症性関節炎
関節リウマチ、乾癬性関節炎、全身性エリテマトーデス、ウイルス性関節炎など、病因を問わず炎症性関節炎を患っている患者
診断テスト：AI支援によるスマートフォン診断
患者は炎症性関節炎を診断するために畳み込みネットワークの検査と臨床写真を行います。

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

主要な結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入/治療の効果を評価するために最も重要な、計画された結果の尺度。ほとんどの臨床研究には 1 つの主要な結果の測定値がありますが、複数の測定値を持つものもあります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
専門医（リウマチ専門医）の意見に対するAI診断の精度
時間枠：3年
畳み込みニューラル ネットワーク (バイナリ) による滑膜炎の検出と臨床的に診断された専門家の意見 (リウマチ専門医の意見) の一致
3年

二次結果の測定

二次結果の測定

臨床研究のプロトコルにおいて、介入の効果を評価するための主要な結果測定ほど重要ではないが、依然として重要な計画された結果測定。ほとんどの臨床研究には、複数の副次的アウトカム指標があります。
結果測定
メジャーの説明
時間枠
超音波画像診断に対するAI診断の精度
時間枠：3年
筋骨格系超音波と比較した畳み込みニューラル ネットワーク (バイナリ) による滑膜炎の検出の一致
3年
変化に対する敏感さ
時間枠：3年
畳み込みニューラル ネットワークは炎症を起こした関節から炎症を起こしていない関節への変化を検出できるか
3年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

スポンサー

スポンサー

研究を開始し、研究に対する権限と管理権を持つ組織または個人。
Med2Measure

協力者

協力者

臨床研究を支援する治験依頼者以外の機関。このサポートには、資金調達、設計、実装、データ分析、またはレポートに関連する活動が含まれる場合があります。
IISER Pune

捜査官

捜査官

臨床研究に携わる研究者。関連用語には、施設主任研究者、施設副調査官、研究委員長、研究責任者、および研究主任研究者が含まれます。
  • 主任研究者：Sanat Phatak, MD, DM、Med2Measure

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

研究開始

最初の参加者が臨床試験に登録された実際の日付。 「予想される」研究開始日は、研究者が研究開始日になると考える日付です。
2024年11月15日

一次修了 (推定)

一次修了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または主要な結果測定のための最終データを収集するための介入を受けた日付。治験がプロトコルに従って終了したか終了したかは、この日付には影響しません。完了日が異なる複数の主要評価項目を含む臨床研究の場合、この用語は、すべての主要評価項目のデータ収集が完了した日付を指します。 「予想される」一次完了日は、研究者がその研究の一次完了日になると考える日付です。
2027年12月1日

研究の完了 (推定)

研究の完了

臨床研究の最後の参加者が検査された、または介入/治療を受けて、主要な結果の尺度、副次的な結果の尺度、および有害事象の最終データを収集した日付 (つまり、最後の参加者の最後の訪問)。 「予想される」研究完了日は、研究者が研究完了日になると考える日付です。
2027年12月1日

試験登録日

最初に提出

最初に提出

治験依頼者または治験責任医師が初めて治験記録を ClinicalTrials.gov に提出した日付。通常、最初の提出日と ClinicalTrials.gov での記録の利用可能日 (最初の投稿日) の間には数日の遅延があります。
2024年11月28日

QC基準を満たした最初の提出物

QC基準を満たした最初の提出物

研究スポンサーまたは治験責任医師が、国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) 審査基準と一致する研究記録を最初に提出した日付。治験依頼者または研究者は、NLM の QC 審査基準が満たされるまでに、研究記録を 1 回または複数回修正して提出する必要がある場合があります。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2024年11月28日

最初の投稿 (実際)

最初の投稿

国立医学図書館 (NLM) の品質管理 (QC) レビューが終了した後、ClinicalTrials.gov で研究記録が最初に利用可能になった日付。通常、治験依頼者または治験責任医師が治験記録を提出した日と最初に投稿された日との間には数日の遅延があります。
2024年12月4日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

投稿された最後の更新

ClinicalTrials.gov で、研究記録が変更された最新の日付。研究のスポンサーまたは治験責任医師によって変更が ClinicalTrials.gov に提出されたとき (最終更新が提出された日) と最終更新が投稿された日との間に遅延が生じる場合があります。
2025年3月25日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

治験依頼者または治験責任医師が、国立医学図書館（NLM）の品質管理（QC）審査基準と一致する治験記録の変更を提出した最新の日付。研究記録がNLM QC審査基準と一致していることを確認するのは、治験依頼者または治験責任医師の責任です。
2024年12月19日

最終確認日

最終確認日

治験依頼者または治験責任医師が、ClinicalTrials.gov で臨床治験に関する情報が正確かつ最新であることを確認した最新の日付。募集ステータスが募集中の研究の場合。まだ募集していません。過去 2 年以内に募集が確認されていない場合、研究の募集状況は不明として表示されます。
2024年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

キーワード

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

その他の研究ID番号

NCT 番号以外の識別子または ID 番号で、治験依頼者、資金提供者、その他によって臨床治験に割り当てられたもの。これらの番号には、他の治験登録機関や国立衛生研究所の助成金番号からの一意の識別子が含まれる場合があります。
  • M2M-ID0001

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

HIPAA 変数を除く匿名化された写真と臨床情報

IPD 共有時間枠

2027年1月～2028年1月

IPD 共有アクセス基準

科学的な計画を持っている研究者は、簡単なメモを添えて主任研究者に連絡することができます。

IPD 共有サポート情報タイプ

  • STUDY_PROTOCOL
  • ICF
  • CSR

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

米国で製造され、米国から輸出された製品。

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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