このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。英語版ソーステキスト用。

子どもの尿膜測定パターンの人工知能ベースの分析：機械学習の視点

2025年2月22日更新者：Marmara University

臨床医による小児患者からの尿流量測定サンプルの解釈、人工知能の紹介、および人工知能によるサンプルの解釈

ウロフロウメトリーは、尿路症状が低い子供を評価するために最も一般的に使用される非侵襲的検査の1つです（LUTS）。しかし、研究では、尿膜測定パターンを解釈する際の専門家の間の弱い一致を強調しています。この研究の目的は、尿流量測定パターンの解釈における医学でますます一般的になっている機械学習モデルの影響を評価することです。

調査の概要

状態

完了

条件

詳細な説明

この研究には、尿路症状が低い私たちのクリニックに紹介された4〜17歳の子供の尿膜測定検査が含まれていました。尿流量測定パターンは、3人の小児泌尿器科専門家によって独立して解釈されました。解釈の不一致は、3人のオブザーバーによって共同で再評価され、コンセンサスに達しました。 0.5秒間隔での排尿量、排尿期間、および尿流量が分析のために数値データに変換されました。データセットの80％は機械学習のトレーニングデータとして使用されましたが、20％を維持することはテスト用に予約されていました。分類のために合計5つの異なる機械学習モデルが採用されました：決定ツリー、ランダムフォレスト、キャットブースト、Xgboost、およびLightGBM。各尿流量測定パターンを最も正確に特定したモデルが決定されました。

研究の種類

観察的

入学 (実際)

500

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

七面鳥
- - Istanbul、七面鳥、34890
    - Marmara University School of Medicine, Urology Department

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

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

4-17歳の子供

説明

包含基準：

4〜17歳の患者は、LUTSを使用してクリニックに応募し、UFで予想される膀胱容量の50％以上を排尿する可能性がある患者が研究に含まれていました。

除外基準：

ボイドコマンドと協力できなかった患者は、神経障害を有し、UFの予想される膀胱容量の50％未満を排尿することができ、4歳未満であり、18歳以上の研究から除外されました。。

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
ボイドパターンの評価における機械学習モデルのパフォーマンス時間枠：2024年10月から2025年1月まで	5つの異なる機械学習モデルが使用されました。各モデルの精度が決定されました。	2024年10月から2025年1月まで

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。

スポンサー

Marmara University

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)

2024年10月1日

一次修了 (実際)

2025年1月1日

研究の完了 (実際)

2025年2月1日

試験登録日

最初に提出

2025年2月3日

QC基準を満たした最初の提出物