人工知能学習のためのデータ構築プロジェクト：胸部聴診音データ (AI-sound)
調査の概要
詳細な説明
心血管疾患の発生率は世界中で着実に増加しています。 アメリカ心臓協会の報告によると、1990 年には 2 億 7,100 万件、2019 年には 5 億 2,300 万件の心血管疾患があり、30 年間で約 2 倍になっています。 心血管疾患による死亡者数も、1990 年の 1,210 万人から 2019 年には 1,860 万人に着実に増加しています。
患者ケアの最も基本的なスキルである身体診察は、検査、聴診、打診、および触診で構成されます。 中でも聴診は、聴診器が使用されるすべての領域で最も広く使用されている検査であり、胸部症状を訴える患者の非侵襲的な初期診断のために、一次医療機関から三次医療機関まで不可欠な基本的な検査です。
しかし、経験豊富なその分野の専門家が注意深く解釈しないと判断が難しく、検査結果の偏差が大きいため、かなりの数の患者が高額な追跡検査に頼っています（超音波、CT、MRIなど） これは、費用の発生と不必要な治療の悪循環につながります。
近年、多くのデータに基づく機械学習技術やコンピューティング技術、人工知能（AI）の発達により、医療における病気の診断や予後予測のツールとして、さまざまな学習技術が応用されています。
機械学習による胸部聴診音の解析により、検査者の違いや解釈の違いを乗り越え、病気の診断や予後予測が可能になることが期待されます。 検査の過剰使用を防ぎ、医療費を削減するのに非常に役立ちます。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
-
-
-
Bucheon、大韓民国
- Soonchunhyang University Bucheon Hospital
-
Seoul、大韓民国
- Severance Hospital
-
-
Giheung-gu
-
Yongin、Giheung-gu、大韓民国、16995
- Yongin Severance Hospital
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 20歳以上の成人
除外基準:
- 患者の拒否
- 不確かなレントゲン写真
- 不確実なテスト結果
研究計画
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：コホート
- 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 |
|---|---|
|
セブランス病院
心血管疾患患者
|
胸部聴診データ
|
|
龍仁セブランス病院
心血管疾患患者
|
胸部聴診データ
|
|
淳天郷大学病院 富川
心血管疾患患者
|
胸部聴診データ
|
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 |
|---|---|---|
|
心臓弁膜症の発生率
時間枠：心エコー検査後1週間以内
|
心エコー検査、冠動脈CTA、冠動脈造影およびその他の検査により、診断を確認できる冠動脈狭窄の直接的な証拠が見つかります。
|
心エコー検査後1週間以内
|
協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- 主任研究者：Hyuk-Jae Chang, MD, PhD、Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- AI-sound
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?
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
米国FDA規制機器製品の研究
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。