COVID 노출 위험을 최소화하는 CAPTION AI (CAPTION AI)
2020년 8월 6일 업데이트: Duke University
Caption AI를 사용하여 COVID-19에 대해 평가되거나 양성인 환자의 임상적으로 표시된 경흉부 심초음파 검사 수행
심장 초음파 검사(에코)가 예정되어 있고 COVID-19에 대해 평가 중이거나 양성인 참가자는 휴대용 초음파 스캐너 중 하나에서 새로운 소프트웨어 프로그램을 사용하여 에코를 수행할 의향이 있는지 묻습니다.
새로운 소프트웨어 프로그램은 조사자 또는 다른 비 초음파 기사가 참가자의 심장에 대해 가능한 최상의 사진을 찍도록 안내합니다. 이 소프트웨어의 이전 버전은 이미 임상적으로 사용되고 있으며 FDA 승인을 받았습니다. 업데이트된 버전을 사용하는 주된 이유는 사용자를 안내하는 측면에서 더 빠르고 더 우수하기 때문입니다.
연구 개요
상태
상태
빼는
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
TTE(경흉부 에코)에 능숙하지 않은 의료 전문가가 COVID-19에 대해 평가 중이거나 양성인 환자의 이미지를 얻을 수 있도록 합니다.
초보 사용자에게 TTE 획득 방법을 교육하도록 설계된 Caption AI의 기능을 활용하면 초음파 기사가 COVID-19에 노출될 위험을 최소화할 수 있습니다.
또한, COVID 19에 대해 평가를 받았거나 양성인 환자와의 소노그래퍼 상호 작용을 최소화하면 소노그래퍼가 다른 환자에게 전파하는 벡터가 될 위험이 최소화됩니다.
마지막으로 Caption AI 장치는 COVID 병동 및 COVID ICU 전용이며 다른 위치로 이송되지 않으므로 CAPTION AI 장치를 사용하면 초음파 기계 표면을 통한 바이러스 전파를 제한하는 데 도움이 됩니다.
이러한 이미지는 자격을 갖춘 의료 전문가가 진단을 위해 평가합니다.
연구 유형
연구 유형
중재적
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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North Carolina
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Durham, North Carolina, 미국, 27710
- Duke University Medical Center
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Durham, North Carolina, 미국, 27710
- Duke Health
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
18년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- MICU 및 COVID 오버플로 지역 내의 듀크 환자
- 제공자가 지시한 경흉부 심초음파
- COVID-19 의심 또는 양성.
- 연구 참여에 동의한 환자 또는 획득할 정보가 환자에게 중요하다는 의사의 재량
- 만 18세 이상의 환자
제외 기준:
- 공부를 위해 눕지 못함
- 동의를 거부하는 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
1
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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실험적: 심초음파 환자
심초음파(echo)를 받을 예정이고 COVID-19에 대해 평가를 받고 있거나 양성인 환자.
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조사자 또는 다른 비초음파 기사가 가능한 최상의 심장 사진을 찍도록 안내하는 소프트웨어 프로그램입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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해석할 수 없는 환자 에코의 백분율
기간: 최대 1시간
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Point of Care AI 머신을 통해 얻은 이미지는 심장학 PACS 시스템에 업로드되어 판독됩니다.
이미지를 해석할 수 없다고 판단되면 에코 연구실에서 일반 에코 기계를 갖춘 소노그래퍼를 환자의 방으로 보내 연구를 수행합니다.
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최대 1시간
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자동화된(AI) LVEF(좌심실 박출률)를 제공하는 환자 에코의 백분율
기간: 최대 1시간
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AI 알고리즘으로 자동화된 LVEF를 계산할 수 있도록 충분한 품질로 촬영한 이미지가 충분해야 합니다.
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최대 1시간
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타임 스탬프로 측정한 이미지 획득 시간
기간: 최대 1시간
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최대 1시간
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
|---|---|
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AI 계산 LVEF와 의사가 읽은 LVEF 사이의 동의율
기간: 최대 24시간
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최대 24시간
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
협력자
수사관
수사관
- 수석 연구원: Sreekanth Vemulapallli, MD, Duke University
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
연구 시작
2020년 7월 1일
기본 완료 (예상)
기본 완료
2020년 11월 1일
연구 완료 (예상)
연구 완료
2020년 11월 9일
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
2020년 4월 3일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 4월 3일
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
2020년 4월 7일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
2020년 8월 10일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2020년 8월 6일
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
2020년 8월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- pro00105212
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
예
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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