흉부 방사선 촬영을 위한 인공 지능 시험 (ACER)
2024년 6월 11일 업데이트: Charlene Liew, Duke-NUS Graduate Medical School
흉부 방사선 촬영을 위한 인공 지능: 경제성, 환자 결과 및 방사선 서비스 제공에 미치는 영향
흉부 방사선 사진 AI 지원 분류 및 보고서 생성이 임상 결과에 미치는 영향에 대한 무작위 임상 시험과 AI 의사 결정 지원이 방사선 서비스 제공에 미치는 영향에 대한 경제적 분석.
연구 개요
상세 설명
환자의 무작위, 전향적 선택. 대조군에는 참조 표준 임상 작업흐름에 따라 흉부 방사선 사진을 보고하는 방사선 전문의가 포함됩니다. 개입 그룹에는 AI 보고서 생성 도구를 사용하여 AI 분류 흉부 방사선 사진의 작업 목록을 보고하는 AI의 지원을 받는 방사선 전문의가 포함됩니다. 환자에 대한 임상 결과는 시간을 포함하여 미리 결정된 연구 종료점에서 연구됩니다. 퇴원율과 재입원율을 알아보겠습니다.
보고서 생성 및 분류에서 절약된 노동 시간으로 인한 비용 회피에 대한 경제적 분석.
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
10000
단계
- 해당 없음
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
설명
포함 기준:
- 방사선 촬영에 참여하는 모든 환자는 연구 기간 동안 흉부 방사선 촬영을 받아야 합니다.
제외 기준:
- 14세 미만
- 퇴원 전 사망
- 비표준 투영법으로 수행된 흉부 방사선 사진
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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간섭 없음: 컨트롤 암
AI 지원으로 보고된 흉부 방사선 사진
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활성 비교기: AI 지원
CXR의 AI 지원 감지, 분류 및 보고
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인공지능 분류 및 보고 시스템
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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보고서 생성 시간
기간: 12 개월
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방사선 전문의가 각 개별 CXR 보고서를 작성하는 데 걸리는 시간
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12 개월
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처리 시간
기간: 12 개월
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환자가 방사선 촬영실에 도착하여 임상팀이 보고서를 받기까지의 시간
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12 개월
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퇴원 시간
기간: 12 개월
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환자가 방사선 촬영실 도착부터 퇴원까지의 시간
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12 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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30일 환자 재입원율
기간: 12 개월
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환자가 퇴원 후 30일 이내에 병원에 재입원한 비율
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12 개월
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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 (추정된)
2024년 10월 1일
기본 완료 (추정된)
2025년 9월 1일
연구 완료 (추정된)
2025년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 6월 4일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 6월 11일
처음 게시됨 (실제)
2024년 6월 13일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 6월 13일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 6월 11일
마지막으로 확인됨
2024년 6월 1일
추가 정보
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