이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

인공지능으로 카테터 삽입 부위의 국소 징후 식별 (DeepCath)

2022년 10월 24일 업데이트: Outcome Rea

감염과 관련된 국소 징후의 존재를 식별하기 위해 입원 및 외래 환자의 혈관 내 카테터 이미지를 통한 이미지 인식의 인공 지능 모델 개발

Deepcath는 카테터 케어에 인공 지능을 도입하는 첫 번째 단계입니다. 카테터 출구 부위의 시각화를 더 잘 활용하는 것은 의료종사자뿐만 아니라 환자와 그 가족도 사용해야 합니다.

카테터 출구 부위의 시각적 이상을 감지할 수 있는 딥 러닝 시스템은 혈관 내 카테터의 지속적인 추적을 개발하는 데 유용한 도구가 될 것입니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (예상)

1000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

  • 프랑스
      • Tours, 프랑스
    • Ile De France
      • Paris, Ile De France, 프랑스, 75018
        • 모병
        • Hôpital Bichat - Claude-Bernard
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Jean-François Timsit
    • Isère
      • Grenoble, Isère, 프랑스, 38000
        • 모병
        • Chu Grenoble Alpes
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Carole SCHWEBEL
    • Puy-de-Dôme

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, OLDER_ADULT)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

환자는 각 서비스(병원 및 가정)의 특정 조직에 따라 연구에 참여하는 각 센터에서 독립적으로 모집됩니다. 환자는 연구 포함/비포함 기준에 따라 선택됩니다. 포함된 환자는 연구에 대한 구두 정보를 받게 됩니다. 정보에 입각한 동의는 조사 전에 얻어집니다.

설명

포함 기준:

18세 이상의 환자 하나 이상의 중심 정맥, 정중선, piCCline, 동맥 또는 말초 카테터를 이식한 환자.

연구에 반대하지 않는다는 의사를 구두로 밝힌 환자 및/또는 신뢰할 수 있는 사람 및/또는 가족 사회 보장 계획에 소속된 환자 또는 수혜자

제외 기준:

카테터 삽입 지점 근처에 주변 식별 표시가 있는 환자는 사진을 찍을 때 가려질 수 없습니다. 따라서 장신구, 의복, 문신, 흉터 및 모반은 식별 기능입니다.

카테터 삽입 지점이 보이지 않는 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
인내심 있는

환자는 각 서비스(병원 및 가정)의 특정 조직에 따라 연구에 참여하는 각 센터에서 독립적으로 모집됩니다. 환자는 연구 포함/비포함 기준에 따라 선택됩니다. 포함된 환자는 연구에 대한 구두 정보를 받게 됩니다. 정보에 입각한 동의는 조사 전에 얻어집니다.

각 사진은 혈관내 카테터에 초점을 맞춥니다. 조사관은 사진을 찍을 때 가려질 수 없는 카테터의 삽입 지점 근처에 주변 식별 표시를 표시하지 않는 주요 비포함 기준을 존중합니다. 이 맥락에서 보석, 의복, 문신, 흉터 및 모반은 식별 기능을 나타냅니다. 무작위로 생성된 보안 암호가 포함된 개별 액세스 계정이 조사관에게 제공됩니다.

사진은 익명으로 처리되며 관련자의 신원을 확인할 수 없습니다.
진단 검사: 사진 수집 단계

수집된 사진을 검토하기 위해 세 명의 의료 전문가가 선정되었습니다. 각 전문 의료인은 전용 소프트웨어를 통해 사진에 직접 주석을 달아 사진에 지역 감염 징후가 있는지 평가합니다. 발적, 관류 혈관외 유출, 괴사, 혈종, 부종, 비화농성 분비물 및 화농성 분비물과 같은 국소 징후에 주석을 달 것입니다.

컨볼루션 신경망 모델은 로컬 기호 존재 확률을 결정합니다. 카테터의 주요 특성을 결정하기 위해 각 사진에 주석이 추가됩니다. 모델링을 위해 사진 자르기가 포함된 데이터 세트 준비가 수행됩니다.

다른 이름들:
  • 의료 전문가의 사진 검토 단계
  • 인공지능 알고리즘 개발/검증

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
적색에 대한 올바른 예측 수를 총 예측 수로 나눈 값
기간: 학업 수료까지 평균 1년
카테터 삽입 부위에서 5mm 이상의 발적 존재 감지에 대한 3명의 독립적인 의료 전문가의 평가와 비교한 학습 모델의 전체 분류 정확도.
학업 수료까지 평균 1년

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
예측된 참 긍정 및 전체 긍정의 비율:
기간: 학업 수료까지 평균 1년
정밀도 메트릭은 제1종 오류(FP)에 중점을 둡니다. 제1종 오류는 참 귀무가설을 기각할 때 발생합니다.
학업 수료까지 평균 1년
경화된 정맥 코드에 대한 올바른 예측 수를 총 예측 수로 나눈 값
기간: 학업 수료까지 평균 1년
말초 카테터 삽입 부위의 이미지를 기반으로 경화된 정맥 코드의 존재 평가에 대한 학습 모델의 신뢰성을 평가합니다.
학업 수료까지 평균 1년
국소 징후의 존재와 감염 간의 연관성
기간: 학업 수료까지 평균 1년
카테터 천자 부위의 모양과 국소 및 전신 감염과 일치하는 징후의 존재 사이의 상관관계를 측정합니다.
학업 수료까지 평균 1년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Outcome Rea

협력자

Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
University Hospital, Clermont-Ferrand
University Hospital, Grenoble
UNICANCER
Université Grenoble-Alpes
National Network Surveillance and Prevention of Infections Associated with Invasive Devices SPIADI

수사관

  • 수석 연구원: Jean-François TIMISIT, Pr, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris

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)

2022년 9월 1일

기본 완료 (예상)

2023년 12월 31일

연구 완료 (예상)

2023년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2022년 6월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2022년 6월 27일

처음 게시됨 (실제)

2022년 6월 30일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 10월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 10월 24일

마지막으로 확인됨

2022년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • DeepCath

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

예

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

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. .

사진 수집 단계에 대한 임상 시험

유사한 임상시험 검색

스폰서 및 공동 작업자

건강 상태

약물 개입

CROs by country

CROs in Pakistan

정황

희귀 질병

약물 개입

식이 보충제

스폰서 / 협력자

위치

구독하다