- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05175690
COVID-19 질병 진단에서 FCV-SDS를 사용한 AudibleHealth Dx AI/ML 기반 Dx SaMD 평가
코로나19 질병 진단에서 강제 기침 발성 신호 데이터 서명을 이용한 의료기기로서의 인공지능/머신러닝 기반 진단 소프트웨어 평가
AudibleHealth Dx는 인공 지능/기계 학습(AI/ML)을 사용하여 신호 데이터 서명(SDS)의 독점 데이터베이스와 상호 작용하는 소프트웨어 서브루틴 앙상블로 구성된 의료 기기(Dx SaMD)로서의 진단 소프트웨어입니다. 진단 목적을 위한 기침 발성 신호 데이터 서명(FCV-SDS).
이 연구는 COVID-19 진단을 위한 표준 치료 역전사 중합효소 연쇄 반응(RT-PCR) 테스트와 비교하여 AudibleHealth Dx의 성능을 평가합니다. 위음성 및 위양성 결과의 비율을 줄이기 위해 양방향 Sanger 시퀀싱이 사용됩니다.
이 연구의 두 번째 목적은 참가자와 공급자를 위한 장치의 사용성 테스트입니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구는 이 장치를 사용하여 COVID를 진단할 때 PPA 및 NPA의 비열등성을 입증하기 위해 AudibleHealth Dx를 긴급 사용 승인(EUA) 승인 COVID-19 RT-PCR 테스트와 비교하는 전향적, 다중 사이트, 비열등성 시험입니다. -19 질병. AudibleHealth Dx 테스트, "Xpert Xpress SARS-CoV-2 RT-PCR"(브랜드 이름) 테스트 및 양방향 Sanger 시퀀싱이 단일 만남 동안 각 참가자에 대해 수행됩니다. 참가자와 직원은 AudibleHealth Dx 결과와 테스트 시점의 RT-PCR 상태를 볼 수 없습니다. 사이트 코디네이터와 등록, 감사, 데이터 추적 및 데이터 컴파일 목적을 위해 이러한 결과를 갖도록 특별히 승인된 눈가림되지 않은 통계학자를 제외하고 아무도 두 결과를 실시간으로 알 수 없습니다. 결과의 눈가림 해제는 AudibleHealth Dx, RT-PCR 및 변형 시퀀싱 결과를 얻은 후에 발생합니다. RT-PCR 테스트 결과는 임상 현장의 프로토콜에 따라 참가자에게 전달됩니다. 변형 시퀀싱 결과는 해당 프로토콜에 따라 각 사이트에서 처리됩니다.
이 시험의 대상 등록은 COVID-19 양성 사례 65건과 COVID-19 음성 사례 247건이 될 것이며, 모든 포함 기준을 충족하는 총 312명의 피험자에 대해 유병률을 0.17로 가정합니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
-
-
Florida
-
Tampa, Florida, 미국, 33612
- University of South Florida
-
-
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 남성 또는 여성, 18세 이상
- 선택적 외래 환자 COVID-19 RT-PCR 검사를 위한 선물
- COVID-19에 대한 RT-PCR 비강 면봉 테스트에 사용하기 위해 FDA EUA 승인 적응증 충족
- 시험 기간 동안 모든 시험 절차 및 이용 가능성을 준수하겠다는 진술
- 검사 전에 정보에 입각한 동의를 얻어야 합니다.
제외 기준:
- 18세 미만
- 자발적으로 기침을 할 수 없음
- 머리, 목, 인후, 가슴, 복부 또는 몸통에 급성 외상성 손상이 있음
- 특허 기관절개 장루
- 최근 흉부/복부/몸통 외상 또는 수술, 최근/지속적인 신경혈관 손상 또는 최근 두개내 수술
- 뇌판 손상 또는 뇌판 수술, 횡격막 탈장, 외부 빔 경부/목/악안면 방사선, 횡격막 신경 손상/마비, 근치적 목/인후/악안면 수술, 성대 외상 또는 결절의 병력
- 실어증이 있는 사람은 앱에서 할당한 시간 내에 FCV-SDS를 생성하는 데 어려움이 있을 수 있으므로 이 인구도 현재 시험에서 제외됩니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
시험 인구
시험 모집단은 잠재적으로 여러 시험 장소가 있는 단일 센터에서 선택적 외래 COVID-19 시험을 위해 제출하는 성인에서 등록됩니다(시험 당시 현지 요구 사항에 따라 다름).
연구용 장치는 Common 기성품 주문자 상표부착 생산자(COTS OEM) 소프트웨어와 연구용 Dx SaMD가 미리 로드된 휴대폰을 통해 참가자에게 제공됩니다.
조사 장치는 FCV-SDS가 수집되는 단일 만남 동안 평가됩니다.
이 시험에는 후속 방문이나 참가자 연락처가 포함되지 않습니다.
|
AudibleHealth Dx는 강제 기침 발성 신호 데이터 서명(FCV-SDS)을 분석하기 위해 AI/ML(인공 지능/머신 러닝)을 사용하여 독점 신호 데이터 서명(SDS) 데이터베이스와 상호 작용하는 소프트웨어 서브루틴의 앙상블로 구성된 조사용 Dx SaMD입니다. ) 진단 목적으로. FCV-SDS를 사용하는 AudibleHealth Dx AI/ML 기반 Dx SaMD의 용도는 급성 및 만성 질환의 진단입니다. AudibleHealth Dx는 COTS Android 운영 체제(OS) 및 Apple OS 기반으로 작동하도록 설계된 모바일 앱 기반 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)가 있는 의료 기기(Dx SaMD)로서의 클라우드 기반 AI/ML(잠금 ML) 진단 소프트웨어입니다. 모바일 장치. AudibleHealth Dx 시스템은 거동이 불편한 성인의 COVID-19 질병을 진단하기 위해 강제 기침 발성(FCV) 신호 데이터 서명(SDS)을 사용합니다. 결과는 HL7(Health Level 7) 준수 통신 프로토콜을 사용하여 주문 의사, 주 보건부 및 참가자에게 전송됩니다.
다른 이름들:
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
PPA(긍정적 합의율)의 비열등성
기간: 참가자는 1시간 미만 동안 지속되는 단일 만남을 갖습니다. 예상 연구 기간은 6주입니다. 목표 등록은 65명의 긍정적인 참가자와 247명의 부정적인 참가자입니다. (중간 분석은 중간 지점에서 수행됩니다.)
|
EUA에서 승인한 COVID-19 RT-PCR 테스트(특히 COVID-19 진단을 위한 Xpert Xpress SARS-CoV-2 RT-PCR 테스트)와 비교했을 때 AudibleHealth Dx의 양성 동의율(PPA)의 비열등성을 입증하기 위해 병.)
|
참가자는 1시간 미만 동안 지속되는 단일 만남을 갖습니다. 예상 연구 기간은 6주입니다. 목표 등록은 65명의 긍정적인 참가자와 247명의 부정적인 참가자입니다. (중간 분석은 중간 지점에서 수행됩니다.)
|
|
NPA(Negative Percent Agreement)의 비열등성
기간: 참가자는 1시간 미만 동안 지속되는 단일 만남을 갖습니다. 예상 연구 기간은 6주입니다. 목표 등록은 65명의 긍정적인 참가자와 247명의 부정적인 참가자입니다. (중간 분석은 중간 지점에서 수행됩니다.)
|
EUA 승인 COVID-19 RT-PCR 테스트(특히 COVID-19 진단을 위한 Xpert Xpress SARS-CoV-2 RT-PCR 테스트)와 비교할 때 AudibleHealth Dx의 NPA(음성 일치율)의 비열등성을 입증하기 위해 병.)
|
참가자는 1시간 미만 동안 지속되는 단일 만남을 갖습니다. 예상 연구 기간은 6주입니다. 목표 등록은 65명의 긍정적인 참가자와 247명의 부정적인 참가자입니다. (중간 분석은 중간 지점에서 수행됩니다.)
|
공동 작업자 및 조사자
간행물 및 유용한 링크
일반 간행물
- Amoh J, Odame K. Deep Neural Networks for Identifying Cough Sounds. IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2016 Oct;10(5):1003-1011. doi: 10.1109/TBCAS.2016.2598794. Epub 2016 Sep 16.
- Arevalo-Rodriguez I, Buitrago-Garcia D, Simancas-Racines D, Zambrano-Achig P, Del Campo R, Ciapponi A, Sued O, Martinez-Garcia L, Rutjes AW, Low N, Bossuyt PM, Perez-Molina JA, Zamora J. False-negative results of initial RT-PCR assays for COVID-19: A systematic review. PLoS One. 2020 Dec 10;15(12):e0242958. doi: 10.1371/journal.pone.0242958. eCollection 2020.
- Assandri R, Canetta C, Vigano G, Buscarini E, Scartabellati A, Montanelli A. Laboratory markers included in the Corona Score can identify false negative results on COVID-19 RT-PCR in the emergency room. Biochem Med (Zagreb). 2020 Oct 15;30(3):030402. doi: 10.11613/BM.2020.030402. Epub 2020 Aug 5.
- Bahreini F, Najafi R, Amini R, Khazaei S, Bashirian S. Reducing False Negative PCR Test for COVID-19. Int J MCH AIDS. 2020;9(3):408-410. doi: 10.21106/ijma.421. Epub 2020 Oct 8.
- Chaimayo C, Kaewnaphan B, Tanlieng N, Athipanyasilp N, Sirijatuphat R, Chayakulkeeree M, Angkasekwinai N, Sutthent R, Puangpunngam N, Tharmviboonsri T, Pongraweewan O, Chuthapisith S, Sirivatanauksorn Y, Kantakamalakul W, Horthongkham N. Rapid SARS-CoV-2 antigen detection assay in comparison with real-time RT-PCR assay for laboratory diagnosis of COVID-19 in Thailand. Virol J. 2020 Nov 13;17(1):177. doi: 10.1186/s12985-020-01452-5.
- Chen YH, DeMets DL, Lan KK. Increasing the sample size when the unblinded interim result is promising. Stat Med. 2004 Apr 15;23(7):1023-38. doi: 10.1002/sim.1688.
- Imran A, Posokhova I, Qureshi HN, Masood U, Riaz MS, Ali K, John CN, Hussain MI, Nabeel M. AI4COVID-19: AI enabled preliminary diagnosis for COVID-19 from cough samples via an app. Inform Med Unlocked. 2020;20:100378. doi: 10.1016/j.imu.2020.100378. Epub 2020 Jun 26.
- Katz AP, Civantos FJ, Sargi Z, Leibowitz JM, Nicolli EA, Weed D, Moskovitz AE, Civantos AM, Andrews DM, Martinez O, Thomas GR. False-positive reverse transcriptase polymerase chain reaction screening for SARS-CoV-2 in the setting of urgent head and neck surgery and otolaryngologic emergencies during the pandemic: Clinical implications. Head Neck. 2020 Jul;42(7):1621-1628. doi: 10.1002/hed.26317. Epub 2020 Jun 12.
- Khomsay, S., Vanijjirattikhan, R., & Suwatthikul, J. (2019). Cough detection using PCA and Deep Learning. Paper presented at the 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC)
- Kosasih K, Abeyratne UR, Swarnkar V, Triasih R. Wavelet augmented cough analysis for rapid childhood pneumonia diagnosis. IEEE Trans Biomed Eng. 2015 Apr;62(4):1185-94. doi: 10.1109/TBME.2014.2381214. Epub 2014 Dec 18.
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105.
- Kucirka LM, Lauer SA, Laeyendecker O, Boon D, Lessler J. Variation in False-Negative Rate of Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction-Based SARS-CoV-2 Tests by Time Since Exposure. Ann Intern Med. 2020 Aug 18;173(4):262-267. doi: 10.7326/M20-1495. Epub 2020 May 13.
- Laguarta J, Hueto F, Subirana B. COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis Using Only Cough Recordings. IEEE Open J Eng Med Biol. 2020 Sep 29;1:275-281. doi: 10.1109/OJEMB.2020.3026928. eCollection 2020.
- Liu JM, You M, Wang Z, Li GZ, Xu X, Qiu Z. Cough event classification by pretrained deep neural network. BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15 Suppl 4(Suppl 4):S2. doi: 10.1186/1472-6947-15-S4-S2. Epub 2015 Nov 25.
- Mehta CR, Pocock SJ. Adaptive increase in sample size when interim results are promising: a practical guide with examples. Stat Med. 2011 Dec 10;30(28):3267-84. doi: 10.1002/sim.4102. Epub 2010 Nov 30.
- Moore NM, Li H, Schejbal D, Lindsley J, Hayden MK. Comparison of Two Commercial Molecular Tests and a Laboratory-Developed Modification of the CDC 2019-nCoV Reverse Transcriptase PCR Assay for the Detection of SARS-CoV-2. J Clin Microbiol. 2020 Jul 23;58(8):e00938-20. doi: 10.1128/JCM.00938-20. Print 2020 Jul 23.
- Nemati E, Rahman MM, Nathan V, Vatanparvar K, Kuang J. A Comprehensive Approach for Classification of the Cough Type. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020 Jul;2020:208-212. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9175345.
- Sharan RV, Abeyratne UR, Swarnkar VR, Porter P. Automatic Croup Diagnosis Using Cough Sound Recognition. IEEE Trans Biomed Eng. 2019 Feb;66(2):485-495. doi: 10.1109/TBME.2018.2849502. Epub 2018 Jun 21. Erratum In: IEEE Trans Biomed Eng. 2019 May;66(5):1491.
- Yu F, Yan L, Wang N, Yang S, Wang L, Tang Y, Gao G, Wang S, Ma C, Xie R, Wang F, Tan C, Zhu L, Guo Y, Zhang F. Quantitative Detection and Viral Load Analysis of SARS-CoV-2 in Infected Patients. Clin Infect Dis. 2020 Jul 28;71(15):793-798. doi: 10.1093/cid/ciaa345.
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
- 사스 코로나바이러스 2
- 코로나바이러스 질병 2019
- 인공 지능
- 순환 신경망
- 일체 포함
- SARS-CoV-2 감염
- 2019 신종 코로나바이러스 감염증
- 기계 학습
- 오미크론
- FCV
- SDS
- 코로나19 감염병 세계적 유행
- 델타
- FCV-SDS
- 신호 데이터 서명
- 강제 기침 발성
- Dx 사MD
- SaMD
- 의료기기로서의 진단 소프트웨어
- 의료 기기로서의 소프트웨어
- AI/ML
- 컨볼루션 신경망
- ML
- 코로나바이러스 질병-19
- COVID-19 바이러스 감염
- 2019-nCoV 질병
- 2019-nCoV 감염
- COVID-19 바이러스 질환
- 2019 신종 코로나바이러스 감염증
- COVID-19 팬데믹
- SARS 코로나바이러스 2 감염
- 중증급성호흡기증후군 코로나바이러스 2 감염
- 분류자
- CNN
- RNN
- 신탁
- 앙상블
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- Pro00057996
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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. .