Evaluation of a COVID-19 Pneumonia CXR AI Detection Algorithm
2020年9月22日 更新者：Ensemble Group Holdings, LLC
Evaluation of a Chest X-Ray AI Neural Network (RadGen SARS-CoV2 Detection System) for the Detection of RT-PCR Confirmed SARS-Cov2 Covid-19 Pneumonia
This study investigates the diagnostic performance of an AI algorithm in the detection of COVID-19 pneumonia on chest radiographs.
調査の概要
詳細な説明
This is an international multi-center study.
Chest radiographs (CXR) from different participating centers will be collected to develop an AI algorithm to detect COVID-19 pneumonia.
This will be tested on external hold out datasets from different centers using SARS-CoV-2 by Real-Time Reverse Transcriptase-Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) Assay as ground truth.
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
4000
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
-
-
-
Hong Kong、香港
- University of Hong Kong
-
-
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
就学可能な年齢
18年～120年 (大人、高齢者)
健康ボランティアの受け入れ
はい
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
There will be three subsets of study population in this study; patients who were
- RT-PCR confirmed COVID-19 positive
- RT-PCR confirmed COVID-19 negative
- either had a diagnosis of pneumonia before the 1st January 2020.
説明
Inclusion Criteria:
- All adult patients >18 years of age
- Attended any of the participating institutes between February 1, 2020 until September, 2020
- Underwent both RT-PCR testing and frontal CXR (within 48 hours of PCR testing) for COVID-19 infection
- frontal CXR of patients pre-covid pandemic
Exclusion Criteria:
- Unavailability of patient demographics and clinical data
- Inconclusive RT-PCR results
- CXR considered to be of non-diagnostic quality by the clinical radiology research team at each site
- CXR not in a retrievable or processable format for AI inference
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 |
介入・治療 |
|---|---|
|
RT-PCR Positive Patients
RT-PCR confirmed patients positive for SARS-CoV-2
|
Deep Learning CNN model
|
|
Negative patients
RT-PCR confirmed patients negative for SARS-CoV-2 or patients with CXR performed before the emergence of COVID-19 pandemic
|
Deep Learning CNN model
|
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
Diagnostic Performance of AI model
時間枠：9 months
|
Performance (accuracy, sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), false-negative rate (FNR), and Area Under the Curve (AUC)) of the AI model in detection of COVID-19 pneumonia on their baseline CXR using RT-PCR and historical controls as gold standard in a multi-center / multi-national cohort.
|
9 months
|
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。
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)
2020年3月1日
一次修了 (予想される)
2020年10月30日
研究の完了 (予想される)
2020年12月31日
試験登録日
最初に提出
2020年9月22日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年9月22日
最初の投稿 (実際)
2020年9月23日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年9月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年9月22日
最終確認日
2020年9月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- EN-092020
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?
いいえ
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
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。
COVID19の臨床試験
-
Israel Institute for Biological Research (IIBR)完了
-
Colgate Palmolive完了
-
Luye Pharma Group Ltd.Shandong Boan Biotechnology Co., Ltd積極的、募集していない
-
University of ZurichLabor Speiz; Swiss Armed Forces; Universitätsspital Zürich招待による登録
AI modelの臨床試験
-
Cliniques universitaires Saint-Luc- Université...完了
-
Dr. Negrin University HospitalUniversity of Las Palmas de Gran Canaria完了