AIを活用した肺結核スクリーニングシステム：診断精度評価
2023年5月25日 更新者：Anton V. Vladzymyrskyy、Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department
結核検出の診断精度を評価するための AI ソリューションのテスト。
調査の概要
詳細な説明
結核は依然として現代医学の重要な問題です。 負担を克服するための新しいアプローチを提案する必要があります。 新しいスクリーニング戦略には人工知能 (AI) が含まれる可能性があります。 胸部 X 線分析とトリアージ (「正常/結核の疑い」) のための AI ベースのシステムが開発され、訓練されています。 特別なデータセットが用意されました。 データセットには、238 枚の通常の X 線写真と 70 枚の肺結核の X 線写真があります。 データセットはランダムに 2 つのサンプルに分割されました。
- サンプル N1 (n=140)、「正常: 結核」の比率が 50:50、
- サンプル N1 (n=150)、比率「正常：結核」95:5。 どちらのサンプルもAIベースのシステムで分析されます。 結果は、感度と特異度、陽性と陰性の予測値、尤度比、ROC (受信者動作特性) 曲線下面積などの診断精度指標を使用して定量化されます。
研究の種類
観察的
入学 (実際)
308
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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Moscow、ロシア連邦、109029
- Research and Practical Center of Medical Radiology, Department of Health Care of Moscow
-
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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
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
なし
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
モスクワの統一放射線情報サービス (URIS) のデータベースから選択された 308 枚の胸部 X 線画像
説明
包含基準:
- 胸部X線検査で肺に病変なし
- 胸部X線検査で肺結核の兆候が見られる
除外基準:
- 肺のあらゆる病状（結核を除く）
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 |
|---|---|
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サンプルN1
(n=140) 「正常：結核」の比率は 50:50
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含まれるすべての X 線写真は AI ベースのシステムによって分析されます。
次に、結果が 2 人の経験豊富な放射線科医の意見と比較されます (彼らは含まれるすべての画像を互いに独立してピアレビューします)。
他の名前：
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サンプルN2
(n=150) 「正常：結核」の比率が 95:5
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含まれるすべての X 線写真は AI ベースのシステムによって分析されます。
次に、結果が 2 人の経験豊富な放射線科医の意見と比較されます (彼らは含まれるすべての画像を互いに独立してピアレビューします)。
他の名前：
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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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診断精度指標 1
時間枠：データを受信してから 1 日目
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感度
|
データを受信してから 1 日目
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診断精度指標 2
時間枠：データ受信後 2 日目
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特異性
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データ受信後 2 日目
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診断精度指標 3
時間枠：データ受信後 3 日目
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正の予測値
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データ受信後 3 日目
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診断精度指標 4
時間枠：データ受信後 4 日目
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負の予測値
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データ受信後 4 日目
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診断精度指標 5
時間枠：データ受信後5日目
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尤度比
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データ受信後5日目
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診断精度指標 6
時間枠：データ受信後6日目
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ROC 曲線下の面積
|
データ受信後6日目
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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。
捜査官
- 主任研究者：Anton Vladzymyrskyy、Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department
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)
2018年2月1日
一次修了 (実際)
2018年3月15日
研究の完了 (推定)
2023年12月30日
試験登録日
最初に提出
2018年3月28日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年5月25日
最初の投稿 (実際)
2023年6月5日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2023年6月5日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年5月25日
最終確認日
2023年5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。