Aiberry AI うつ病検出プラットフォームをトレーニングするための対照臨床試験
2023年6月8日 更新者：Aiberry, Inc
Aiberry AI うつ病検出プラットフォームをライブ設定で多様な人口セットでトレーニングし、検出精度をさらに高めるための制御臨床試験
この制御された多施設試験は、多様な患者集団のうつ病を検出する Aiberry プラットフォームの能力をトレーニングおよび検証します。
米国内の最大 10 サイトがこのプロトコルに参加します。
大人も子供も参加できます（13～79歳）。
合計1,000人の適格な被験者が、1回のクリニック訪問中にうつ病のスクリーニングとAiberryのビデオ録画インタビューを完了します。
分析は、うつ病の診断状況、人種/民族、および年齢によって層別化されます。
被験者はベースラインアンケートに参加して、人口統計情報と健康歴を収集します。
調査の概要
詳細な説明
Aiberry は、豊富な視覚、音声、テキスト、ジェスチャー、および視線情報を融合するマルチモーダル アプローチを使用して、機械学習を活用して精神疾患をスクリーニングする独自の AI プラットフォームを開発しています。
この研究の目的は、大うつ病性障害 (MDD) と全般性不安障害 (GAD) のスクリーニングに使用される自己申告アンケートに個人がどのように反応するかを予測するアルゴリズムを検証することです。
登録前に、参加者はベースラインスクリーニングアンケートに参加して、人口統計情報、健康歴、および現在のうつ病の重症度を収集します。
参加者が資格要件と人口統計学的な募集目標を満たしている場合、1 回の仮想調査訪問に招待され、調査スタッフ メンバーとの 10 ～ 15 分間の記録されたインタビューと、3 つの簡単な自己報告アンケートを完了します。うつ病症状自己報告書の目録 (QIDS-SR-16)、2) 全般性不安障害 (GAD-7)、および 3) 気分と不安に関するアンケートのミニバージョン (mini-MASQ) として使用されます。参加者の回答がこの質問票と前の 2 つの質問票の間で一貫していることの妥当性チェック。
インタビュー動画の顔、音声、テキストの特徴を分析することで、AI 技術がうつ病や不安症の自己報告症状をどの程度予測できるかを評価します。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
800
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
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Arizona
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Tucson、Arizona、アメリカ、85719
- University of Arizona
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District of Columbia
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Washington、District of Columbia、アメリカ、20057
- Georgetown University
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New York
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New York、New York、アメリカ、10022
- Hapworth Research Inc.
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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
13年～79年 (子、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
非確率サンプル
調査対象母集団
以前にメンタルヘルスの診断を受けている、または受けていない個人。
説明
包含基準:
- 13歳から79歳まで
- 英語を話す
除外基準:
- -研究の以前の参加者
- 標準化された質問に口頭で答えることができない個人
- 適切なハードウェア (電話/ラップトップ) を持っていないか、インターネット接続がないため、仮想訪問に参加できない個人
- 同意いただけない方
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
- 観測モデル：他の
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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面接＆うつ病スクリーニング
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Aiberry は、ディープ テクノロジーを活用してメンタルヘルスと脳関連障害をスクリーニングする次世代の人工知能 (AI) 企業です。
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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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自己申告ツールからのうつ病スコアの予測
時間枠：単一評価
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QIDS-SR-16 に基づいてうつ病の重症度 (なし、軽度、中等度、重度) を予測する際のエラー。
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単一評価
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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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中度から重度のうつ病の分類
時間枠：単一評価
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参加者が MDD の疑いの確立されたカットオフ基準 (QIDS > 10) を満たしているかどうかを分類する際の、精度、感度、特異性、正および負の予測値
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単一評価
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中度から重度の不安の分類
時間枠：単一評価
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参加者が疑わしいGADの確立されたカットオフ基準を満たすかどうかを分類する際の精度、感度、特異性、および陽性および陰性適中率（GAD-7> 9）
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単一評価
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自己申告ツールからの不安スコアの予測
時間枠：単一評価
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GAD-7 に基づいて不安の重症度 (なし、軽度、中等度、重度) を予測する際のエラー。
|
単一評価
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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特定の不安や抑うつ症状の予測
時間枠：単一評価
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QIDS-SR または GAD-7 で個々の項目への応答を予測する際のエラー。
|
単一評価
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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。
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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)
2022年9月22日
一次修了 (実際)
2023年4月6日
研究の完了 (実際)
2023年4月6日
試験登録日
最初に提出
2021年7月30日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年7月30日
最初の投稿 (実際)
2021年8月6日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年6月9日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年6月8日
最終確認日
2023年2月1日
詳しくは
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。