胸部X線撮影における人工知能の試み (ACER)
2024年6月11日 更新者：Charlene Liew、Duke-NUS Graduate Medical School
胸部 X 線撮影用の人工知能: 経済、患者の転帰、放射線科サービスの提供への影響
胸部 X 線撮影 AI 支援によるトリアージとレポート生成が臨床転帰に及ぼす影響に関するランダム化臨床試験と、AI 意思決定サポートが放射線科サービスの提供に及ぼす影響の経済分析。
調査の概要
詳細な説明
患者のランダム化された前向きの選択。 対照群には、参照標準臨床ワークフローに従って胸部X線写真を報告する放射線科医が含まれる 介入グループには、AIの支援を受けた放射線科医が、AIレポート生成ツールを使用して胸部X線写真のAIトリアージワークリストを報告することが含まれる 患者の臨床転帰は、時間を含む事前に決定された研究エンドポイントで研究される退院率と再入院率。
レポート作成とトリアージによって節約された工数によるコスト回避に関する経済分析。
研究の種類
介入
入学 (推定)
10000
段階
- 適用できない
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
説明
包含基準:
- X線撮影に参加するすべての患者は、研究期間中に胸部X線写真を撮影する必要があります
除外基準:
- 14歳未満
- 退院前に死亡
- 非標準投影法で行われた胸部 X 線撮影
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
- 主な目的：診断
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
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介入なし：コントロールアーム
AI 支援により報告された胸部 X 線写真
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アクティブコンパレータ：AI支援
AI 支援による CXR の検出、トリアージ、レポート
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人工知能トリアージおよび報告システム
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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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レポートの生成時間
時間枠：12ヶ月
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放射線科医が個別の CXR レポートを作成する時間
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12ヶ月
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ターンアラウンドタイム
時間枠：12ヶ月
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患者が放射線撮影部門に到着してから臨床チームが報告を受け取るまでの時間
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12ヶ月
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退院までの時間
時間枠：12ヶ月
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患者が放射線科に到着してから退院するまでの時間
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12ヶ月
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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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30日間の患者再入院率
時間枠：12ヶ月
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退院後30日以内の患者の再入院率
|
12ヶ月
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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。
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 (推定)
2024年10月1日
一次修了 (推定)
2025年9月1日
研究の完了 (推定)
2025年12月1日
試験登録日
最初に提出
2024年6月4日
QC基準を満たした最初の提出物
2024年6月11日
最初の投稿 (実際)
2024年6月13日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年6月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年6月11日
最終確認日
2024年6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。