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成人骨格クラス III 患者の治療決定における人工知能の評価推奨

2023年8月19日 更新者:Maha Abd El-Monem Nasr、Cairo University

治療決定における人工知能の信頼性 成人骨格クラス III 患者への推奨: 診断検査精度研究

「成人骨格クラスIII患者の治療決定推奨における人工知能の信頼性」と題された研究は、骨格クラスIII不正咬合の成人患者に治療決定推奨を提供する際の人工知能(AI)の精度と信頼性を評価することを目的としている。 骨格性クラス III の不正咬合は、上顎の未発達または過度に発達した下顎を特徴とし、顔面および歯の凹凸を引き起こします。 この研究は、AI ベースの推奨がこの特定の患者グループに対する歯科矯正治療計画を確実に導くことができるかどうかを評価することに焦点を当てています。

この診断検査の精度研究には、骨格性クラス III 不正咬合と診断された成人患者の多様なデータセットを収集することが含まれます。 AI アルゴリズムは、パターンを学習し、治療の推奨を行うために、さまざまな臨床パラメーターと放射線写真パラメーターを使用してこのデータセットでトレーニングされます。 この研究では、AI が生成した推奨治療法と経験豊富な歯科矯正医が提供した推奨治療法を比較します。

研究の主な側面は次のとおりです。

AI の信頼性: 主な目的は、AI システムが成人骨格クラス III 患者に対して適切な治療決定をどの程度一貫して正確に推奨できるかを評価することです。

診断検査の精度: この研究では、AI が生成した推奨治療法の感度、特異度、陽性的中率、陰性的中率が決定されます。 この分析は、特定の治療介入を必要とする患者を正確に識別する AI の能力を強調します。

臨床的妥当性: 研究者は、AI の推奨事項が経験豊富な歯科矯正医の決定と一致しているかどうかを調査します。 この評価は、AI システムの臨床応用性を確立するために重要です。

潜在的な利点: AI システムが信頼性が高く正確であることが証明されれば、治療決定をサポートするための時間効率が高く標準化された方法が提供され、成人骨格クラス III 患者に個別化されたケアを歯科矯正医が提供できるよう支援される可能性があります。

研究者らはこの研究を実施することで、歯科矯正分野におけるAI支援による医療意思決定の進歩に貢献することを目指している。 成果が得られれば、治療計画プロセスに革命をもたらし、患者の転帰を改善し、成人骨格クラスIII患者に対して情報に基づいた治療決定を行うための貴重なツールを歯科矯正医が提供できる可能性がある。

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (推定)

150

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

研究場所

      • Cairo、エジプト
        • 募集
        • Cairo University
        • コンタクト:
          • Abd El Rahim

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

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

骨格性クラスIII不正咬合の成人患者

説明

包含基準:

  1. 骨格的に成熟したCVMI 6の患者。
  2. 骨格クラスIIIの患者
  3. 先天性奇形、症候群、裂傷がないこと。
  4. 過去に外科的介入がなかった
  5. 下顎の横方向の機能的変化はありません。
  6. 治療完了後の正常なオーバージェット、オーバーバイト。
  7. 咬合が良好に完成した患者。
  8. 治療終了時に十分な機能的および審美的な結果を達成した患者。
  9. 良質の初期および最終側面頭部X線写真。
  10. 性的嗜好はありません。

除外基準:

1. 青年および骨格が未熟な患者。 2. 疑似クラスIIIの患者。 3. 症候群患者。 4. 鼻顎複合体に顔面変形のある患者

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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

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
感度と特異度
時間枠:1ヶ月
臨床医による治療決定と人工知能ソフトウェアによる治療決定との感度と特異度の違い
1ヶ月

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)

2023年5月1日

一次修了 (推定)

2024年1月1日

研究の完了 (推定)

2024年2月1日

試験登録日

最初に提出

2023年8月13日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年8月13日

最初の投稿 (実際)

2023年8月21日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2023年8月23日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2023年8月19日

最終確認日

2023年8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

  • 8114

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。

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