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급성 컴퓨터 단층촬영(CT) 머리 해석에서 AI 보조 판독기 평가 (AI-REACT)

2025년 11월 19일 업데이트: Alex Novak, Oxford University Hospitals NHS Trust

급성 CT 머리 해석에서 AI 보조 판독기 평가

이 연구는 응급실 영상 시뮬레이션 훈련 2 연구(ClinicalTrials.gov)의 하위 연구로 추가되었습니다. ID NCT05427838).

이 연구의 목적은 qER 2.0 EU라는 인공 지능(AI) 도구가 비조영 CT 머리 스캔 해석 시 일반 방사선사, 응급의학 임상의, 방사선사를 포함한 독자의 성능에 미치는 영향을 평가하는 것입니다. 본 연구에서는 AI 도구를 사용할 때 정확도, 검토 시간, 진단 신뢰도의 변화를 평가하는 것을 목표로 합니다. 또한 AI 도구의 진단 성능과 NHS(National Health Service)의 맥락에서 효율성과 환자 치료를 향상시킬 수 있는 잠재력에 대한 증거를 제공하려고 합니다. 이 연구에서는 대조 사례와 특정 이상이 있는 비정상 사례를 모두 포함하여 150개의 CT 머리 스캔 데이터 세트를 사용합니다. 이 연구의 결과는 실제 응급실(ED) 환경에서 더 큰 규모의 후속 연구를 알려줄 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (실제)

33

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 영국
      • Glasgow, 영국, G12 0XH
        • NHS Greater Glasgow and Clyde
      • Newcastle upon Tyne, 영국, NE27 0QJ
        • Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust
    • London
      • London, London, 영국, SE1 7EH
        • Guy's & St Thomas NHS Foundation Trust
    • Oxfordshire
      • Oxford, Oxfordshire, 영국, OX3 9DU
        • Oxford University Hospitals NHS Foundation Trust

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

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

환경:

독자는 다음 4개 병원 신탁(2차 및 3차 수준:

  • Guy's & St Thomas NHS 재단 신탁
  • 노섬브리아 헬스케어 NHS 재단 신탁
  • NHS 그레이터 글래스고 앤 클라이드
  • 옥스포드 대학 병원 NHS 재단 신탁

참가자들:

30명의 자원봉사자 참여 독자는 다음 그룹에서 선정됩니다.

  • 응급의학 컨설턴트 및 등록원(컨설턴트 5명, 등록원 5명(ST3-6), 후배 5명(F1-ST2)
  • 일반 방사선 전문의 컨설턴트 및 등록자(컨설턴트 5명, 등록자 5명)
  • CT 방사선사 5명

설명

포함 기준:

  • 임상 실습의 일환으로 CT 머리 스캔을 검토하는 방사선사/방사선사/ED 임상의

제외 기준:

  • 신경 방사선 전문의.
  • 비방사선 전문의 그룹: 이전에 공식 대학원 CT 보고 교육을 받은 임상의
  • 응급의학 그룹: 이전에 방사선학/신경외과 분야에서 등록자 수준까지 경력을 쌓은 임상의

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
독자
10명의 일반 방사선 전문의, 15명의 응급의학 임상의, 5명의 다양한 직위의 CT 방사선사를 포함하여 4개의 NHS 재단에서 30명의 독자를 모집할 것입니다. 독자는 먼저 AI 도구의 도움 없이 각 스캔을 해석한 다음 4주간의 휴약 기간을 거쳐 AI 도구의 도움을 받게 됩니다. 신경방사선 전문의 패널을 근거 자료로 사용하여 qER의 독립 실행형 성능을 평가하고, 독자의 성능에 미치는 영향을 정확도 변화, 스캔당 평균 검토 시간 및 자가 보고 진단 신뢰도로 분석합니다. 하위 그룹 분석은 독자 전문가 그룹, 독자 연공서열, 병리학적 소견 및 신경방사선 전문의가 평가한 난이도별로 수행됩니다.
다른: 독서
30명의 독자 모두가 두 가지 연구 단계에서 각각 150개의 사례를 모두 검토하게 됩니다. 독자들은 두개내 출혈, 경색, 정중선 이동 및 골절을 포함한 일부 급성 이상의 유무에 대한 의견을 제공할 것입니다. 진단에 대한 확신을 제공하고(10점 시각적 아날로그 척도), 한 번의 클릭으로 존재하는 것으로 간주되는 각 이상의 위치를 ​​표시할 수 있습니다. 각 스캔에 소요된 시간이 자동으로 기록됩니다.
지상 진실
두 명의 컨설턴트 신경방사선 전문의가 이미지를 독립적으로 검토하여 참조 표준으로 사용될 CT 스캔에 대한 '실측 진실' 결과를 확립합니다. 의견이 일치하지 않는 경우 세 번째 선임 신경방사선 전문의의 의견을 중재로 구하게 됩니다. 5점 리커트 척도를 사용하여 실측 담당자가 각 스캔에 난이도 점수를 할당합니다.
다른: 지상 진실화
두 명의 컨설턴트 신경방사선 전문의가 이미지를 독립적으로 검토하여 참조 표준으로 사용될 CT 스캔에 대한 '실측 진실' 결과를 확립합니다. 의견이 일치하지 않는 경우 세 번째 선임 신경방사선 전문의의 의견을 중재로 구하게 됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
독자 성능: AI 지원 유무에 따른 민감도, 특이성, 비교.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
독자의 성과는 AI 지원 유무에 관계없이 민감도, 특이도에 따라 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
독자 성능: 긍정적 및 부정적 예측 값, AI 지원 여부 비교.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
독자의 성과는 AI 지원 유무에 관계없이 PPV(긍정적 예측 가치) 및 NPV(부정 예측 가치)로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
리더 성능: AUROC(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역), AI 지원 여부 비교.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
리더 성능은 AI 지원 유무에 관계없이 AUROC(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역)으로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
판독기 속도: AI 지원이 있을 때와 없을 때 스캔을 검토하는 데 걸리는 평균 시간입니다.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
판독기 속도는 초 단위의 시간을 사용하여 스캔을 검토하는 데 걸린 시간으로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
독자 신뢰도: AI 지원 유무에 따른 10점 시각적 아날로그 척도로 자가 보고된 진단 신뢰도입니다.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
읽기 플랫폼(RAIQC)에서 질문 중 하나는 참가자가 자신의 진단 의견에 대해 가지고 있는 자신감 수준을 묻습니다. 질문은 1부터 10까지의 척도를 제공하며, 1은 자신감이 없음, 10은 매우 자신감이 있음을 의미합니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER(AI 알고리즘) 성능: 민감도와 특이도
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER 성능은 민감도, 특이도로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER(AI 알고리즘) 성능: 긍정적 및 부정적 예측 값.
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER 성능은 양성 예측 값(PPV)과 음성 예측 값(NPV)으로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER(AI 알고리즘) 성능: AUROC(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역).
기간: 6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.
qER 성능은 AUROC(수신기 작동 특성 곡선 아래 면적)으로 평가됩니다.
6주 동안 케이스/스캔을 읽거나 검토하는 기간입니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Oxford University Hospitals NHS Trust

수사관

  • 수석 연구원: Alex Novak, MSc, National Health Services in the United Kingdom (NHS UK)
  • 수석 연구원: Sarim Ather, PhD, National Health Services in the United Kingdom (NHS UK)

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

유용한 링크

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 6월 1일

기본 완료 (실제)

2023년 9월 1일

연구 완료 (실제)

2025년 6월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 7월 25일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 8월 25일

처음 게시됨 (실제)

2023년 8월 30일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 11월 24일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 11월 19일

마지막으로 확인됨

2025년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 310995 - A

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

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. .

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