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COVID-19 진단을 위한 의사결정 지원 시스템 알고리즘

2022년 5월 15일 업데이트: Dr.Ozlem Ozdemir Kumbasar, Ankara University

딥러닝을 이용한 RT-PCR 그래픽과 흉부 CT 영상 간의 코로나19 진단을 위한 하이브리드 의사결정 지원 시스템 알고리즘 개발

COVID-19는 2019년 12월 중국 우한에서 처음 발견된 신종 코로나바이러스에 의한 전염병입니다. 그런 다음 2020년 3월 11일 세계보건기구(WHO)에서 신종 코로나바이러스 발병을 팬데믹으로 기술하고 발표했습니다.

역전사 중합효소 연쇄 반응(RT-PCR)은 현재 COVID-19 진단을 위한 표준 테스트입니다. 그럼에도 불구하고 높은 위음성률(%10-50)로 인해 진단 및 치료 결정이 RT-PCR에만 의존하지 않습니다. 환자 및 방사선 소견의 임상적 발표도 중요합니다. 그러나 임상 양상이나 컴퓨터 단층촬영(CT) 소견 모두 COVID-19에 특정하지 않습니다. 이러한 도전의 결과로 질병의 진단과 지역 사회 건강 보호가 더욱 어려워집니다. 본 연구의 연구자들은 딥 러닝 기반 의사결정 지원 시스템이 COVID-19의 확정 진단에 도움이 될 수 있다는 가설을 세웠습니다. 목표는 환자, 실험실 및 CT 결과 및 RT-PCR 데이터의 임상 프레젠테이션을 기반으로 딥 러닝 기반 의사 결정 지원 시스템 알고리즘을 개발하는 것입니다. 이전에는 Inception, UNet, ResNet과 같이 널리 알려진 심층 신경망 아키텍처를 사용하는 심층 학습 알고리즘이 개발되었습니다. 그러나 이러한 모든 연구는 CT 소견을 기반으로 한 것입니다. 환자의 임상, 방사선 및 실험실 결과를 결합한 문헌에는 딥 러닝 연구가 없습니다.

이 프로젝트는 보건부에서 얻을 수 있는 COVID-19 환자의 가용 데이터를 기반으로 합니다. 그런 다음 데이터는 관련성과 신뢰성에 대해 평가되고 기계 교육을 위해 레이블이 지정됩니다. 데이터의 익명화 후 데이터는 사전 결정된 포함-제외 기준에 따라 처리됩니다. 흉부 CT 데이터는 COVID-19 폐렴에 대해 일반/불확실/비정형/음성으로 표시됩니다. 또한 알려진 비 COVID-19 질병을 가진 환자의 CT 이미지는 기계 교육을 위해 레이블이 지정됩니다. 그런 다음 발열, 림프구 수, 호중구 대 림프구 비율, 연락처 정보, RT-PCR 결과가 표시됩니다. 그 후, 환자에게 라벨이 지정되고 이 그룹화되고 라벨이 지정된 데이터의 도움을 받아 머신이 딥 러닝 방법으로 훈련됩니다. 훈련 단계에 이어 알고리즘이 테스트되고 기계가 목표 특이성과 민감도에 도달하면 프로토타입이 테스트됩니다. 그런 다음 프로토타입은 병원 소프트웨어 시스템에 내장됩니다. 이 소프트웨어 및 알고리즘은 임상의를 위한 조기 경고 시스템 역할을 하며 특히 위음성 결과 감소와 함께 더 나은 진단 속도를 제공합니다. 팬데믹의 영향은 진단 및 격리된 사람의 수 또는 제공된 치료만으로 측정할 수 없습니다. 팬데믹은 지역사회 건강뿐만 아니라 개인의 심리적 상태, 교육, 교육 방법, 작업 모델, 일상 생활 방식, 생산자/소비자 행동, 공급/수요 균형에도 영향을 미칩니다. 즉, 삶의 모든 단일 영역. 게다가 전염병은 되돌리기 어려운 장기적인 피해를 초래합니다. 이 소프트웨어는 진단 성공률을 높이고 팬데믹을 통제하는 데 도움을 주며 위에서 언급한 부수적 피해를 최소화합니다. 조사단은 이번 프로젝트 종료 시 생산될 제품이 발생할 것으로 예상되는 코로나19 2차 파동을 통제하는 데 큰 도움이 될 것으로 보고 있다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (실제)

3215

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 칠면조
      • Ankara, 칠면조
        • Ankara University Faculty of Medicine
      • Ankara, 칠면조
        • İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

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

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

COVID-19 감별 진단을 받고 터키에서 Thorax CT 및 RT-PCR로 테스트한 성인 환자.

설명

포함 기준:

  • COVID-19 감별 진단을 받은 성인 환자

제외 기준:

  • 18세 미만 환자
  • 흉부 CT 또는 SARS-CoV-2 RT-PCR이 없는 환자

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
COVID-19 폐렴

흉부 CT에 폐렴이 있는 COVID-19 환자

흉부 CT + SARS-CoV-2 RT-PCR + COVID-19 임상 징후 +/- COVID-19 감염자와의 모든 접촉 +/-

또는 Thorax CT + SARS-CoV-2 RT-PCR - COVID-19 임상 징후 +/- COVID-19 감염자와의 모든 접촉 +
진단 검사: 흉부 CT
모든 팔의 피험자는 SARS-CoV-2에 대한 흉부 CT 및 RT-PCR을 받았습니다.
다른 이름들:
  • RT-PCR
폐렴이 없는 COVID-19

흉부 CT에서 폐렴이 없는 COVID-19 환자

흉부 CT - SARS-CoV-2 RT-PCR + COVID-19 임상 징후 +/- COVID-19 감염자와의 모든 접촉 +/-
진단 검사: 흉부 CT
모든 팔의 피험자는 SARS-CoV-2에 대한 흉부 CT 및 RT-PCR을 받았습니다.
다른 이름들:
  • RT-PCR
비 COVID-19

COVID-19로 진단되지 않은 바이러스 감염 증상이 있는 환자

흉부 CT - SARS-CoV-2 RT-PCR - COVID-19 임상 징후 +/- COVID-19 감염자와의 모든 접촉 +/-

또는 Thorax CT + SARS-CoV-2 RT-PCR - COVID-19 임상 징후 +/- COVID-19 감염자와의 모든 접촉 -
진단 검사: 흉부 CT
모든 팔의 피험자는 SARS-CoV-2에 대한 흉부 CT 및 RT-PCR을 받았습니다.
다른 이름들:
  • RT-PCR

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
COVID-19 진단
기간: 학업 수료까지 평균 1년
하이브리드 의사결정 지원 시스템의 COVID-19 진단 예측 민감도 및 특이도 결정
학업 수료까지 평균 1년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Ankara University

협력자

Presidency of Health Institute Turkey (TUSEB)

수사관

  • 연구 의자: Özlem Özdemir Kumbasar, Prof Dr, Ankara University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 12월 31일

기본 완료 (실제)

2021년 11월 1일

연구 완료 (실제)

2022년 4월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 7월 16일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 7월 19일

처음 게시됨 (실제)

2020년 7월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 5월 17일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 5월 15일

마지막으로 확인됨

2022년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 09081

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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