방사선 전문의의 진단 성능 대 인공 지능(AI) (RAVIA)
2022년 4월 13일 업데이트: University Hospital, Montpellier
고령 환자의 고관절 골절 의심에 대한 영상의학과 의사의 진단 성능과 인공지능(AI) 비교 후향적 연구
프랑스에서는 주로 골반/엉덩이 X선 영상의 해석으로 대퇴 경부 골절을 진단한다(프랑스 보건당국 권고).
그러나 특히 응급실에 입원한 환자의 경우 최대 10%의 골절이 확인되지 않거나 오진됩니다.
실제로 방사선과 전문의는 과도한 업무에 노출되어 X-선 진단이 부정확해질 위험이 있습니다.
인공 지능(AI)이 의료 영상에서 골절 감지 연구를 시작합니다.
본 후향적 연구에서는 GLEAMER사에서 개발한 이 기술을 응급실에 입원한 고령 환자를 대상으로 영상의학과 진단과 비교하여 고관절 골절, 특히 대퇴골 경부 골절의 발견율을 평가하기 위해 시험하였다.
AI는 방사선 전문의의 진단 성능을 최적화(신뢰 수준 증가)하고 응급실에서 골절이 의심되는 분류의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
1000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Montpellier, 프랑스, 34295
- Uhmontpellier
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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
공부할 수 있는 나이
60년 이상 (성인, 고령자)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
경미한 외상 후 고통스러운 고관절/기능성 발기부전으로 응급실에 내원한 60세 이상의 환자.
환자는 적어도 고관절 방사선 촬영을 받습니다.
설명
포함 기준:
- 60세 이상 환자
- 경미한 외상
- 경미한 외상 후 고통스러운 고관절/기능 발기부전으로 응급실에 내원
- 최소 고관절 방사선 촬영을 합니다.
제외 기준:
- 경미한 외상 전에 고통
- 중요한 트라우마
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 케이스 전용
- 시간 관점: 회고전
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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고관절 골절 의심
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고관절 표준 방사선 촬영/ CT 스캔/ MRI
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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대퇴 경부 골절 발견율
기간: 1 일
|
대퇴 경부 골절 발견율
|
1 일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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기타 고관절 골절 발견율
기간: 1 일
|
기타 고관절 골절 발견율
|
1 일
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Catherine CYTEVAL, MD.PhD, University Hospital, Montpellier
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 (실제)
2020년 3월 1일
기본 완료 (실제)
2021년 4월 1일
연구 완료 (실제)
2021년 10월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2020년 3월 9일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2020년 3월 9일
처음 게시됨 (실제)
2020년 3월 11일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 4월 14일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 4월 13일
마지막으로 확인됨
2022년 4월 1일
추가 정보
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