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Evaluation of a COVID-19 Pneumonia CXR AI Detection Algorithm

2020년 9월 22일 업데이트: Ensemble Group Holdings, LLC

Evaluation of a Chest X-Ray AI Neural Network (RadGen SARS-CoV2 Detection System) for the Detection of RT-PCR Confirmed SARS-Cov2 Covid-19 Pneumonia

This study investigates the diagnostic performance of an AI algorithm in the detection of COVID-19 pneumonia on chest radiographs.

연구 개요

상태

알려지지 않은

정황

개입 / 치료

상세 설명

This is an international multi-center study. Chest radiographs (CXR) from different participating centers will be collected to develop an AI algorithm to detect COVID-19 pneumonia. This will be tested on external hold out datasets from different centers using SARS-CoV-2 by Real-Time Reverse Transcriptase-Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) Assay as ground truth.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

4000

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 홍콩
      • Hong Kong, 홍콩
        • University of Hong Kong

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 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

There will be three subsets of study population in this study; patients who were

  1. RT-PCR confirmed COVID-19 positive
  2. RT-PCR confirmed COVID-19 negative
  3. either had a diagnosis of pneumonia before the 1st January 2020.

설명

Inclusion Criteria:

  • All adult patients >18 years of age
  • Attended any of the participating institutes between February 1, 2020 until September, 2020
  • Underwent both RT-PCR testing and frontal CXR (within 48 hours of PCR testing) for COVID-19 infection
  • frontal CXR of patients pre-covid pandemic

Exclusion Criteria:

  • Unavailability of patient demographics and clinical data
  • Inconclusive RT-PCR results
  • CXR considered to be of non-diagnostic quality by the clinical radiology research team at each site
  • CXR not in a retrievable or processable format for AI inference

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
RT-PCR Positive Patients
RT-PCR confirmed patients positive for SARS-CoV-2
진단 검사: AI model
Deep Learning CNN model
Negative patients
RT-PCR confirmed patients negative for SARS-CoV-2 or patients with CXR performed before the emergence of COVID-19 pandemic
진단 검사: AI model
Deep Learning CNN model

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Diagnostic Performance of AI model
기간: 9 months
Performance (accuracy, sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), false-negative rate (FNR), and Area Under the Curve (AUC)) of the AI model in detection of COVID-19 pneumonia on their baseline CXR using RT-PCR and historical controls as gold standard in a multi-center / multi-national cohort.
9 months

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Ensemble Group Holdings, LLC

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 (예상)

2020년 10월 30일

연구 완료 (예상)

2020년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 9월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 9월 22일

처음 게시됨 (실제)

2020년 9월 23일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2020년 9월 24일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2020년 9월 22일

마지막으로 확인됨

2020년 9월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • EN-092020

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

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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