스마트폰 사진에서 인공지능을 활용한 자동 관절염 검출 (AISynovitis)
염증성 관절염의 자동 검출 방법 및 이미지 데이터베이스 구축
연구 개요
상세 설명
지난 4년 동안 우리는 첨단 인공 지능의 통합을 통해 관절염 발견에 혁명을 일으키는 것을 목표로 삼았습니다. 이 프로젝트는 관절 부위의 스마트폰 사진을 기반으로 관절염을 진단하여 지역사회에서 확장 가능하고 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 우리는 먼저 100명의 환자를 사용하여 강력한 개념 증명 파이프라인과 모델을 개발했습니다. (2023년 11월 Frontiers in Medicine에 게시되었으며 이 기술이 실험실에서 합리적인 정확도로 작동한다는 것을 입증했으며 현재 기술 준비 수준은 3-4입니다.) 우리는 두 개의 서로 다른 CNN을 훈련한 최신 논문(출판용으로 제출됨, 사전 인쇄 서버 MedRxiv에서 사용 가능)을 따랐습니다. 이 CNN은 자르지 않은 손에 대한 스크리닝 CNN으로 대조군과 환자를 구별한 후 관절 특정 감지를 수행했습니다.
이 시스템에는 관절염을 효율적으로 감지할 수 있는 지원 인프라가 포함됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다
- 맞춤형 디자인 상자를 사용하여 표준화된 방식으로 사진 수집
- 브라우저 파이프라인 사용 및 테스트
- CNN 모델은 촬영된 사진 데이터 세트에 대해 훈련을 받고 결과는 지역 사회의 의사에게 배포됩니다. 이를 통해 의사는 나중에 추가 확인 테스트 또는 관리를 위해 결과에 대한 조치를 취할 수 있습니다.
- 임상 의사결정 알고리즘에서 AI에 대한 환자와 의사의 지식, 태도 이해
이것은 전향적이고 비개입적인 연구이며, 이 프로젝트에는 연구자가 표준화된 위치에 유지된 일부 관절 부위의 스마트폰 사진을 찍는 것만 포함됩니다. 이는 환자에게 위험을 수반하지 않습니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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-
Pune, 인도, 411001
- Poona Superspeciality Clinic
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Maharashtra
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Pune, Maharashtra, 인도, 411004
- Rheumatology Clinic
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 모든 원인의 염증성 관절염
제외 기준:
- 사진의 표준화를 방해하는 심각한 기형
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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염증성 관절염
류마티스관절염, 건선성관절염, 전신홍반루푸스, 바이러스성 관절염 등 병인과 관계없이 염증성 관절염이 있는 환자
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환자는 염증성 관절염을 진단하기 위해 컨볼루션 네트워크에 대한 검사 및 임상 사진을 받게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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전문의(류마티스 전문의) 의견 대비 AI 진단의 정확도
기간: 3년
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임상적으로 진단된 전문가 의견(류마티스 전문의 의견)과 컨볼루셔널 신경망(바이너리)을 통한 윤활막염 검출의 일치성
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3년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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초음파 영상진단 대비 AI 진단 정확도
기간: 3년
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근골격 초음파와 컨볼루셔널 신경망(바이너리)을 통한 윤활막염 검출의 일치성
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3년
|
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변화에 대한 민감성
기간: 3년
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컨벌루션 신경망은 염증이 있는 관절에서 염증이 없는 관절로의 변화를 감지할 수 있습니까?
|
3년
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- M2M-ID0001
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- ICF
- CSR
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미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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