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다학제 의료 인공 지능 개발을 위한 플랫폼 (AI)

2021년 5월 16일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
생물 의학 딥 러닝(DL)은 종종 대규모 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 레이블 생성과 모델 훈련을 위한 고도의 기술적 요구 사항에 크게 의존합니다. DL 모델을 효율적으로 개발하기 위해 DL 모델 개발의 기본 프로세스인 주석 및 모델 교육 모두에 자동화를 도입하는 통합 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼을 기반으로 주석 전략 및 AI 모델 개발을 여러 분야의 의료 영상 데이터 세트에서 수행된 순수한 수동 주석 방법과 정량적으로 검증하고 비교했습니다.

연구 개요

상태

모병

정황

연구 유형

관찰

등록 (예상)

200

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Haotian Lin, Ph.D, M.D.
  • 전화번호: +86-020-87330274
  • 이메일: gddlht@aliyun.com

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510060
        • 모병
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
        • 연락하다:
          • Haotian Lin, Ph.D, M.D.
          • 전화번호: +86-020-87330274
          • 이메일: gddlht@aliyun.com

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

안과, 병리학, 방사선 촬영, 혈액 세포 및 내시경을 포함한 여러 분야의 의료 영상

설명

포함 기준:

  • 의료 영상 기록 보유(안과, 병리학, 방사선 촬영, 혈액 세포 및 내시경 포함)

제외 기준:

  • 자격이 없는 의료 영상

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
인간-기계 협업 그룹
주석 및 AI 모델 개발을 위한 의료 전문가 및 기계 협업
퓨어매뉴얼그룹
순수한 수동 주석 및 AI 모델 개발을 위한 의료 전문가

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
주석 정확도
기간: 기준선
주석 결과를 사용하여 그룹 간 비교를 위한 주석 정확도 계산
기준선

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
모델 성능의 정확도
기간: 기준선
모델 예측 결과를 사용하여 그룹 간 비교를 위한 AI 모델 정확도 계산
기준선
모델 성능의 AUC
기간: 기준선
모델 예측 결과를 사용하여 그룹 간 비교를 위한 AI 모델 AUC 계산
기준선
주석 시간 비용
기간: 기준선
테스트 중에 기록된 시간을 사용하여 그룹 간 비교를 위한 주석 시간 비용 계산
기준선

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Sun Yat-sen University

수사관

  • 수석 연구원: Haotian Lin, Ph.D, M.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity

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)

2021년 3월 18일

기본 완료 (실제)

2021년 4월 1일

연구 완료 (예상)

2021년 5월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 3월 18일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 5월 16일

처음 게시됨 (실제)

2021년 5월 18일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 5월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 5월 16일

마지막으로 확인됨

2021년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • AIplatform-2020

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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