인공지능으로 분석한 혀 징후와 담즙 역류의 연관성
2022년 6월 20일 업데이트: Xiuli Zuo, Shandong University
인공 지능을 통한 설 징후와 담즙 역류 사이의 연관성 분석
한의학설진단에 인공지능을 도입하여 설영상, 불안우울척도, 위내시경 소견을 취합하여 설영상과 담즙역류, 불안우울증과의 상관관계를 발굴 및 분석하고 예측모델을 구축하여 혀 이미지를 기반으로 환자의 담즙 역류와 불안 및 우울증을 예측합니다.
연구 개요
상세 설명
먼저 환자가 동의서에 서명한 후 연구원은 환자의 혀 사진을 수집하고 환자에 대한 기본 정보를 얻습니다.
둘째, 환자는 불안 및 우울 척도에서 점수를 매깁니다.
셋째, 환자가 위내시경을 받은 후 환자의 위내시경 보고서를 얻는다.
마지막으로 환자의 혀 이미지, 정보 및 위내시경 보고서를 매칭하여 혀 이미지와 담즙 역류, 불안 및 우울증의 인공 지능 모델을 구성하고 모델의 품질을 평가합니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
1500
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Shandong
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Jinan, Shandong, 중국, 250012
- Qilu hosipital
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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
18년 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
위내시경을 받을 예정이며 포함 기준을 충족하고 제외 기준을 충족하지 않는 18-80세의 환자.
설명
포함 기준:
- 위내시경 검사를 원하는 18~80세 환자.
- 환자는 정보에 입각한 동의를 제공하고 정보에 입각한 동의서에 서명했습니다.
제외 기준:
- 심각한 심장, 간, 신장 또는 기타 기저 질환 또는 정신 질환.
- 3개월 이내에 항불안제 또는 우울증 치료제를 복용 중인 환자.
- 현재 H. pylori 감염.
- 소화관 또는 담관에 대한 수술 이력.
- 소화성 궤양, 소화관의 악성종양 등
- 비스무트 또는 기타 염색약을 복용하는 환자.
- 임산부 또는 수유부.
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 |
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담즙 역류 그룹
등록된 환자의 위내시경 보고서가 추출되고 환자는 Kellosalo J 분류에 따라 담즙 역류가 있는 것으로 확인됩니다. 등급 I: 유문 구멍에서 나오는 소량의 황색 역류 및/또는 옅은 노란색 점액 호수의 황색 염색. 등급 II: 유문 개구부로부터의 간헐적 역류 분출 및/또는 짙은 황색 점액 호수의 황색 염색. 등급 III: 유문 구멍에서 황록색 역류의 빈번한 분출 및/또는 위를 덮고 있는 황록색 점액. |
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비담즙 역류군
비담즙성 역류 그룹으로서 Kellosalo J 분류를 충족하지 않는 그룹에 등록된 환자로부터 위내시경 보고서가 추출됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 3 년
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인공지능 모델의 민감도 민감도 = 진양성 수 / (진양성 수 + 거짓음성 수) * 100%.
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3 년
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특성
기간: 3 년
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인공지능 모델의 특이성 특이성 = 참음성 수 / (참음성 수 + 거짓양성 수)) *100% |
3 년
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양의 예측값(PPV)
기간: 3 년
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인공지능 모델의 양성 예측값 양성 예측값 = 참양성 / (참양성 + 거짓양성) *100%
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3 년
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음의 예측값(NPV)
기간: 3 년
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인공 지능 모델에 대한 음수 예측 값 음수 예측 값 = True Negative / (True Negative + False Negative) *100%
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3 년
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AUC(95% CI)
기간: 3 년
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수신기 작동 특성 곡선(AUC) 아래 영역,
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3 년
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정확성
기간: 3 년
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인공 지능 모델에 대한 정확도 정확도 = (참 양성 + 참 음성) / 총 피험자 수 * 100%
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3 년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (예상)
2022년 6월 30일
기본 완료 (예상)
2024년 6월 30일
연구 완료 (예상)
2025년 6월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 5월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 5월 5일
처음 게시됨 (실제)
2022년 5월 11일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 6월 22일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 6월 20일
마지막으로 확인됨
2022년 6월 1일
추가 정보
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