Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries. (ECO-IA)
Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries for Physiotherapy, Traumatology and Orthopaedic Practice (ECO-IA).
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science.
調査の概要
詳細な説明
ECO-IA is submitted as an individual research project under the "Non-oriented research" modality. The project addresses a relevant gap in clinical musculoskeletal care: ultrasound is widely available, safe, radiation-free and useful for the assessment of tendons, muscles, ligaments and joints, but its diagnostic value depends strongly on operator training, image-acquisition protocol and interpretative experience.
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science. It aims to develop, validate and prepare for clinical translation an AI-based decision-support system capable of assisting healthcare professionals in the identification and characterisation of common musculoskeletal injuries from ultrasound images. This is consistent with the purpose of the call: generating new knowledge while creating opportunities for predoctoral research training.
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：JORGE VELÁZQUEZ SAORNIL, PhD.
- 電話番号：923277100
- メール：jvelazquezsa@upsa.es
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Jorge Velázquez, PhD.
- メール：jvelazquezsa@upsa.es
研究場所
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Salamanca
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Salamanca、Salamanca、スペイン、37002
- Universidad Pontificia de Salamanca
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コンタクト：
- Jorge Velázquez Saornil, PhD.
- 電話番号：923277100
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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
Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
説明
Inclusion Criteria:
- Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
Exclusion Criteria:
- Patients with severe, acute pain consistent with an open fracture; surgical procedures in the area under examination and diagnosis. Uncooperative patients who do not sign the informed consent form.
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：COHORT
- 時間の展望：CROSS_SECTIONAL
コホートと介入
グループ/コホート |
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IA Group
Diagnosis by IA |
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Medical Expert Group
Diagnosis by a medical expert |
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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Diagnostic imaging
時間枠：1 day
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Ability to carry out a medical diagnosis based on imaging findings |
1 day
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Jorge Velázquez Saornil, Principal investigator、Universidad Pontíficia de Salamanca
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Humphries MP, Kaye D, Stankeviciute G, Halliwell J, Wright AI, Bansal D, Brettle D, Treanor D. Development of a multi-scanner facility for data acquisition for digital pathology artificial intelligence. J Pathol. 2024 Sep;264(1):80-89. doi: 10.1002/path.6326. Epub 2024 Jul 10.
- Berezowska S, Cathomas G, Grobholz R, Henkel M, Jochum W, Koelzer VH, Kreutzfeldt M, Mertz KD, Rossle M, Soldini D, Zlobec I, Janowczyk A. Digital image analysis and artificial intelligence in pathology diagnostics-the Swiss view. Pathologie (Heidelb). 2023 Dec;44(Suppl 3):222-224. doi: 10.1007/s00292-023-01262-w. Epub 2023 Nov 21.
- Shafi S, Parwani AV. Artificial intelligence in diagnostic pathology. Diagn Pathol. 2023 Oct 3;18(1):109. doi: 10.1186/s13000-023-01375-z.
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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 (実際)
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
- UPSA05112026
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
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