폐결핵 검진을 위한 AI 기반 시스템: 진단 정확도 평가
2023년 5월 25일 업데이트: Anton V. Vladzymyrskyy, Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department
결핵 검출을 위한 진단 정확도를 평가하기 위한 AI 솔루션 테스트.
연구 개요
상세 설명
결핵은 현대 의학의 핵심 문제로 남아 있습니다. 부담 극복을 위한 새로운 접근 방식을 제안해야 합니다. 새로운 선별 전략에는 인공 지능(AI)이 포함될 수 있습니다. 흉부 엑스레이 분석 및 분류("정상/결핵 의심")를 위한 AI 기반 시스템이 개발되고 훈련되었습니다. 특별한 데이터 세트가 준비되었습니다. 데이터 세트에는 238개의 정상 엑스레이와 폐결핵이 있는 70개의 엑스레이가 있습니다. 데이터 세트를 무작위로 2개의 샘플로 나누었습니다.
- "정상:결핵" 비율이 50:50인 샘플 N1(n=140),
- "정상:결핵" 비율이 95:5인 샘플 N1(n=150). 두 샘플 모두 AI 기반 시스템으로 분석됩니다. 결과는 민감도 및 특이도, 양성 및 음성 예측값, 우도 비율, ROC(수신자 작동 특성) 곡선 아래 영역과 같은 진단 정확도 메트릭을 사용하여 정량화됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (실제)
308
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Moscow, 러시아 연방, 109029
- Research and Practical Center of Medical Radiology, Department of Health Care of Moscow
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
모스크바의 URIS(Unified Radiological Information Service) 데이터베이스에서 선택한 308개의 흉부 X-레이 이미지
설명
포함 기준:
- 흉부 엑스레이에서 폐에 병리가 없음
- 흉부 엑스레이에서 폐결핵의 징후
제외 기준:
- 폐의 모든 병리(결핵 제외)
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 |
|---|---|
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샘플 N1
(n=140) 비율 "정상:결핵" 50:50
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포함된 모든 엑스레이는 AI 기반 시스템에 의해 분석됩니다.
그런 다음 결과를 2명의 숙련된 방사선 전문의의 의견과 비교합니다(그들은 포함된 모든 이미지를 서로 독립적으로 동료 검토합니다).
다른 이름들:
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샘플 N2
(n=150) 비율 "정상:결핵" 95:5
|
포함된 모든 엑스레이는 AI 기반 시스템에 의해 분석됩니다.
그런 다음 결과를 2명의 숙련된 방사선 전문의의 의견과 비교합니다(그들은 포함된 모든 이미지를 서로 독립적으로 동료 검토합니다).
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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진단 정확도 메트릭 1
기간: 데이터 수신 후 1일
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감광도
|
데이터 수신 후 1일
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진단 정확도 메트릭 2
기간: 데이터 수신 후 2일차
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특성
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데이터 수신 후 2일차
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진단 정확도 지표 3
기간: 데이터 수신 후 3일
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양의 예측 변수 값
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데이터 수신 후 3일
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진단 정확도 지표 4
기간: 데이터 수신 후 4일
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음수 예측 변수 값
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데이터 수신 후 4일
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진단 정확도 지표 5
기간: 데이터 수신 후 5일
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우도 비율
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데이터 수신 후 5일
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진단 정확도 지표 6
기간: 데이터 수신 후 6일
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ROC 곡선 아래 면적
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데이터 수신 후 6일
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Anton Vladzymyrskyy, Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department
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)
2018년 2월 1일
기본 완료 (실제)
2018년 3월 15일
연구 완료 (추정된)
2023년 12월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 3월 28일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 5월 25일
처음 게시됨 (실제)
2023년 6월 5일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 6월 5일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 5월 25일
마지막으로 확인됨
2023년 5월 1일
추가 정보
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