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구강 악성 장애 및 구강암 검진을위한 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템의 적용 및 검증

2025년 3월 2일 업데이트: National Taiwan University Hospital

구강 잠재적 악성 장애 (OPMD) 및 구강암 검진을위한 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템의 적용 및 검증

이 임상 시험의 목표는 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템이 성인의 구강 악성 장애 및 구강암을 정확하게 감지하는지 배우는 것입니다. 또한 치과 의사와 비 인증 보건 의료 제공자가 수행 한 평가만큼 효과적인지 배울 것입니다.

우리는 딥 러닝 시스템이 구강 잠재적으로 악성 질환 및 구강암을 감지 할 때 더 높은 민감도를 가질 것으로 예상하며, 치과 의사와 비 인증 의료 제공자가 스크리닝에서 더 높은 특이성을 보일 것으로 예상합니다.

참가자는 딥 러닝 시스템 (ARM A) 또는 딥 러닝 시스템 (ARM B)이있는 보드 인증 치과 의사 또는 딥 러닝 시스템 (ARM C)을 가진 비 인증 보건 의료 제공자 (일반 실무자)의 세 팔로 그룹화됩니다.

흡연 습관이나 씹는 구장 견과류 또는 알코올 음주와 같은 구강암 위험 요인은 익명 설문지에 의해 기록됩니다.

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

상세 설명

배경:

구강암은 대만과 전 세계에서 암 관련 사망의 주요 원인 중 하나입니다. 인공 지능은 구강암 선별을 개선 할 수있는 잠재력을 가지고있어 고품질 솔루션의 의료 접근 문제를 해결함으로써 조기 탐지를 가능하게합니다.

목적:

구강 잠재적 악성 장애 (OPMD) 및 구강암을 감지하는 데있어 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템의 정확성을 검증하는 반면, 치과 의사 및 비 인증 의료 제공자가 수행 한 평가만큼 효과적임을 보여줍니다.

행동 양식:

디자인, 설정 및 참가자 : 2025 년 1 월부터 2025 년 12 월 사이에 대만 북부의 의료 센터에서 개방형 3 종 무작위 통제 시험이 이루어집니다. 이 시험에는 18 세 이상의 나이가 많은 대상이 포함됩니다. 모든 종류의 선별 검사를 위해 암 선별 센터를 방문합니다. 흡연 습관이나 씹는 구장 견과류 또는 알코올 음주와 같은 구강암 위험 요인은 익명 설문지에 의해 기록됩니다.

중재 : 적격 피험자는 딥 러닝 시스템 (ARM A)에 대한 컴퓨터 생성 무작위 화 알고리즘을 사용하여 1 : 1 : 1 비율로 무작위 배정되거나 딥 러닝 시스템 (ARM B) 또는 심해 학습 시스템 (ARM C)이있는 비 인증 건강 제공자 (일반 실무자)가있는 보드 인증 치과 의사. ARM B와 C의 딥 러닝 시스템은 후속 비교에만 사용되며 수동 해석을 지원하지 않습니다.

주요 결과 및 측정 : 주요 결과는 딥 러닝 시스템, 치과 의사 및 비 인증 의료 제공자에 의한 3 개의 추천 등급 (양성), 잠재적으로 악성 (노란색) 및 악성 (RED))에 대한 민감도와 특이성입니다. 각 수신기 작동 특성 (ROC) 곡선에 대한 곡선 아래의 영역도 계산됩니다. 보조 결과는 시험 중 편안함에 대한 피험자의 피드백과 평가에 필요한 시간입니다.

예상 결과 :

우리는 딥 러닝 시스템이 OPMD 및 구강암을 감지하는 데 더 높은 민감도를 가질 것이며 치과 의사와 일반 실무자는 선별에서 더 높은 특이성을 보일 것이라고 가정합니다. 결과는 구강암 검진 촉진 과정을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

954

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

  • 이름: Shao-Yi Cheng, MD, MSc, DrPH
  • 전화번호: 266823 +886-2312-3456
  • 이메일: scheng2140@gmail.com

연구 장소

  • 대만
      • Taipei, 대만, 100229
        • Department of Family Medicine, National Taiwan University Hospital
        • 연락하다:
        • 연락하다:
        • 연락하다:
          • Yi-Hsuan Lee, MD, MPH

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

예

설명

포함 기준 :

  • 성인 환자 (18 세 이상) 암 선별 센터 방문

제외 기준 :

  • 입을 완전히 열고 혀를 탐색하기 위해 협력 할 수 없습니다
  • 평가를 위해 협력 할 수 없습니다

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 상영
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 에이
딥 러닝 시스템
장치: 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템
스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템은 2006 년에서 2013 년 사이에 수집 된 50,000 개가 넘는 화이트 라이트 거시적 이미지의 데이터 세트를 사용하여 YOLOV7 모델을 개발했습니다. 병변은 양성 (녹색), 잠재적으로 악성 (노란색) 및 악성 (빨간색)의 3 개의 추천 등급으로 분류되었습니다.
활성 비교기: 비
딥 러닝 시스템을 가진 보드 인증 치과 의사
장치: 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템
스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템은 2006 년에서 2013 년 사이에 수집 된 50,000 개가 넘는 화이트 라이트 거시적 이미지의 데이터 세트를 사용하여 YOLOV7 모델을 개발했습니다. 병변은 양성 (녹색), 잠재적으로 악성 (노란색) 및 악성 (빨간색)의 3 개의 추천 등급으로 분류되었습니다.
활성 비교기: 기음
딥 러닝 시스템을 가진 비 인증 보건 의료 제공자 (일반 개업의)
장치: 스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템
스마트 폰 기반 딥 러닝 시스템은 2006 년에서 2013 년 사이에 수집 된 50,000 개가 넘는 화이트 라이트 거시적 이미지의 데이터 세트를 사용하여 YOLOV7 모델을 개발했습니다. 병변은 양성 (녹색), 잠재적으로 악성 (노란색) 및 악성 (빨간색)의 3 개의 추천 등급으로 분류되었습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
효과와 정확성
기간: 6 개월 이내에
주요 결과는 딥 러닝 시스템, 치과 의사 및 비 인증 의료 제공자에 의한 3 개의 추천 등급 (녹색, 노란색 및 빨간색)의 민감도와 특이성입니다. 각 수신기 작동 특성 (ROC) 곡선에 대한 곡선 아래의 영역도 계산됩니다.
6 개월 이내에

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
설문지
기간: 6 개월 이내에
보조 결과는 시각적 아날로그 척도 (VAS)에 의해 평가 된 시험 중 편안함에 대한 피험자의 피드백입니다 (10 점수). 선별에 필요한 시간은 효율성 평가를 위해 기록됩니다.
6 개월 이내에

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

National Taiwan University Hospital

수사관

  • 연구 의자: Shao-Yi Cheng, MD, MSc, DrPH, Department of Family Medicine, College of Medicine and Hospital, National Taiwan University

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

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)

2025년 3월 1일

기본 완료 (추정된)

2025년 10월 1일

연구 완료 (추정된)

2025년 12월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 3월 2일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 3월 2일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 3월 2일

마지막으로 확인됨

2025년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 202204032RIND

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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