学際的な医療用人工知能開発のためのプラットフォーム (AI)
2021年5月16日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
生物医学ディープ ラーニング (DL) は、多くの場合、大規模データに対する信頼性の高いラベルの生成と、モデル トレーニングに対する高度な技術要件に大きく依存します。
DL モデルを効率的に開発するために、DL モデル開発の主要なプロセスであるアノテーションとモデル トレーニングの両方に自動化を導入する統合プラットフォームを確立しました。
このプラットフォームに基づいて、アノテーション戦略と AI モデル開発を定量的に検証し、複数の分野の医療画像データセットに対して実行される純粋な手動アノテーション手法と比較しました。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
200
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。
研究連絡先
- 名前：Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- 電話番号：+86-020-87330274
- メール：gddlht@aliyun.com
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 募集
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
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コンタクト：
- Haotian Lin, Ph.D, M.D.
- 電話番号：+86-020-87330274
- メール：gddlht@aliyun.com
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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
- 子
- 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
確率サンプル
調査対象母集団
眼科、病理学、X線撮影、血球、内視鏡検査などの複数の分野の医療画像処理
説明
包含基準:
- 医療画像記録（眼科、病理学、X線撮影、血球検査、内視鏡検査を含む）を持っている
除外基準:
- 資格のない医療画像処理
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 |
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人と機械の協働グループ
アノテーションと AI モデル開発のための医療専門家とマシンのコラボレーション
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ピュアマニュアルグループ
純粋な手動アノテーションと AI モデル開発のための医療専門家
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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 |
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注釈の精度
時間枠：ベースライン
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アノテーションの結果を使用してグループ間の比較のためのアノテーションの精度を計算します
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ベースライン
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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モデルのパフォーマンスの精度
時間枠：ベースライン
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モデルの予測結果を使用して、グループ間の比較のためのAIモデルの精度を計算します
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ベースライン
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モデルのパフォーマンスの AUC
時間枠：ベースライン
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モデルの予測結果を使用して、グループ間の比較のための AI モデルの AUC を計算します
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ベースライン
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注釈の時間コスト
時間枠：ベースライン
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テスト中に記録された時間を使用して、グループ間の比較のためのアノテーション時間コストを計算します。
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ベースライン
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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
捜査官
- 主任研究者：Haotian Lin, Ph.D, M.D.、Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
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)
2021年3月18日
一次修了 (実際)
2021年4月1日
研究の完了 (予想される)
2021年5月31日
試験登録日
最初に提出
2021年3月18日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年5月16日
最初の投稿 (実際)
2021年5月18日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年5月18日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年5月16日
最終確認日
2021年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- AIplatform-2020
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
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