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성인 골격계 III급 환자의 치료 결정 추천을 위한 인공지능 평가 원문보기 KCI 원문보기 인용

2023년 8월 19일 업데이트: Maha Abd El-Monem Nasr, Cairo University

성인 골격계 III급 환자의 치료 결정 추천을 위한 인공지능의 신뢰도: 진단 검사 정확도 연구

"성인 골격 3급 부정교합 환자의 치료 결정 권장을 위한 인공 지능의 신뢰성"이라는 제목의 연구는 골격 3급 부정교합 성인 환자에게 치료 결정 권장 사항을 제공하는 인공 지능(AI)의 정확성과 신뢰성을 평가하는 것을 목표로 합니다. 골격성 3급 부정교합은 위턱이 덜 발달하거나 아래턱이 과도하게 발달하여 얼굴과 치아의 불규칙성을 유발하는 것이 특징입니다. 이 연구는 AI 기반 권장 사항이 이 특정 환자 그룹에 대한 교정 치료 계획을 안정적으로 안내할 수 있는지 여부를 평가하는 데 중점을 둡니다.

이 진단 검사 정확도 연구에는 골격성 3급 부정교합 진단을 받은 성인 환자의 다양한 데이터 세트 수집이 포함됩니다. AI 알고리즘은 패턴을 학습하고 치료 권장 사항을 만들기 위해 다양한 임상 및 방사선 매개변수를 사용하여 이 데이터 세트에서 훈련됩니다. 그런 다음 이 연구는 AI가 생성한 치료 권장 사항을 숙련된 치열 교정 의사가 제공한 권장 사항과 비교합니다.

연구의 주요 측면은 다음과 같습니다.

AI 신뢰성: 주요 목표는 AI 시스템이 성인 골격 등급 III 환자에게 적절한 치료 결정을 얼마나 일관되고 정확하게 추천할 수 있는지 평가하는 것입니다.

진단 테스트 정확도: 이 연구는 AI 생성 치료 권장 사항의 민감도, 특이성, 양성 예측 값 및 음성 예측 값을 결정합니다. 이 분석은 특정 치료 개입이 필요한 환자를 정확하게 식별하는 AI의 능력을 강조합니다.

임상적 타당성: 연구자들은 AI 권장 사항이 숙련된 치열 교정 의사가 내린 결정과 일치하는지 여부를 조사할 것입니다. 이 평가는 AI 시스템의 임상 적용 가능성을 확립하는 데 중요합니다.

잠재적인 이점: AI 시스템이 신뢰할 수 있고 정확한 것으로 입증되면 치료 결정 지원을 위한 시간 효율적이고 표준화된 방법을 제공하여 치열 교정의가 성인 골격 3급 환자에게 개인화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

연구진은 이번 연구를 통해 교정학 분야에서 인공지능 기반 의료 의사결정의 발전에 기여하는 것을 목표로 하고 있다. 성공적인 결과는 치료 계획 프로세스를 혁신하고, 환자 결과를 개선하고, 치열 교정의가 성인 골격 3급 환자에 대해 정보에 입각한 치료 결정을 내릴 수 있는 귀중한 도구를 제공할 가능성이 있습니다.

연구 개요

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

150

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 장소

      • Cairo, 이집트
        • 모병
        • Cairo University
        • 연락하다:
          • Abd El Rahim

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

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

골격성 III급 부정교합 성인 환자

설명

포함 기준:

  1. CVMI 6을 가진 골격이 성숙한 환자.
  2. 골격계 III급 환자
  3. 선천성 기형, 증후군 또는 갈라진 틈이 없습니다.
  4. 이전 외과 적 개입 없음
  5. 하악 횡방향 기능 이동 없음.
  6. 정상 오버제트, 치료 완료 후 피개교합.
  7. 교합이 잘 끝난 환자.
  8. 치료 종료 시 적절한 기능적 및 심미적 결과를 얻은 환자.
  9. 양질의 초기 및 최종 측면 두부계측 방사선 사진.
  10. 섹스 취향이 없습니다.

제외 기준:

1. 청소년 및 골격이 미성숙한 환자. 2. 가성 III급 환자. 3. 증후군 환자. 4. 비-상악 복합체의 안면기형이 있는 환자

-

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
민감도와 특이도
기간: 1 개월
인공 지능 소프트웨어가 제공하는 것과 비교하여 임상의가 내린 치료 결정 간의 민감도 및 특이도 차이
1 개월

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

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)

2023년 5월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 1월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 2월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 8월 13일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 8월 13일

처음 게시됨 (실제)

2023년 8월 21일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2023년 8월 23일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2023년 8월 19일

마지막으로 확인됨

2023년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 8114

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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골격 이형성증에 대한 임상 시험

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