3차 뇌졸중 센터에서의 인공 지능 지원 자기 공명 영상 진단 전략 (AID-STROKE)
3차 뇌졸중 센터에서의 인공 지능 보조 자기 공명 영상 진단 전략 - 진단 정확도 연구
전향적 관찰 연구 설계를 통한 품질 향상 연구입니다. 본 연구는 알려진 발병 시점을 가진 환자의 뇌졸증 MRI를 해석할 때 AI 지원 전공의 영상의학과 의사(이하 AI-ResRad 진단 전략)와 당직 전문 신경영상의학과 의사(이하 SpecNeuroRad 전략)의 진단 정확도를 비교 모니터링합니다.
본 연구에는 신경과 의사와 AI 지원 신경과 의사의 진단 정확도를 평가하는 사전 계획된 하위 연구가 포함됩니다.
연구 개요
상태
상세 설명
현재 임상 실무와 이를 뒷받침하는 근거는 전문 신경방사선학자의 해석에 의존하고 있습니다. 현대 방사선학과는 제한된 자원(특히 전문 신경방사선학자의 부족)과 씨름하면서 증가하는 영상 수요에 직면해 있습니다. 이상적인 환경에서는 환자가 혈관 신경학자와 신경방사선학자에 의해 실시간으로 평가되며, 이들은 임상 및 영상 소견을 동기화하여 통합합니다. 이러한 경우, MRI 획득과 동시에 혈전용해술 결정을 재평가할 수 있어 스캔 완료 후 몇 분 내에 치료를 시작할 수 있습니다. 현대 뇌졸중 MRI 프로토콜은 최소 10분 내에 완료될 수 있지만, 이러한 긴급 대응 팀 활성화는 종종 전문가의 시간과 가용성의 불균형적인 몫을 소모합니다. 결과적으로, 실제 임상 실무는 대체 팀 구성(레지던트 방사선학자, 레지던트 신경학자, 원격 전문가 상담 포함)을 자주 포함하며, 이러한 구성은 당직 팀의 경험, 시간대, 요일 등에 따라 다양합니다.
인공지능(AI)은 영상 해석을 지원함으로써 팀을 지원하고, 잠재적으로 시간과 자원을 최적화할 수 있습니다. 최근 연구들은 AI 지원 뇌졸중 워크플로우의 역할과 허혈성 병변 및 출혈성 뇌졸중을 정확하게 탐지하는 능력을 탐구하며, 유망한 진단 성능을 보여주었습니다. 그러나 의도된 임상 사용 맥락 내에서 적용된 AI 지원의 실제 진단 정확성을 평가하는 전향적 연구가 여전히 필요합니다. AI 지원과 레지던트 방사선학자 해석의 잠재적 기여를 더 깊이 이해하기 위해, 우리는 덴마크 품질 개선 법률 및 설계 프레임워크 하에 AID-STROKE 정확도 연구를 설계했습니다.
하위 연구: 알려진 발병 시점을 가진 급성 뇌졸중 환자의 자기공명영상에서 인공지능 지원 신경학자 기반 진단 전략 - 진단 정확도 연구
이 사전 지정된 하위 연구는 병원 중 하나(게스트루프 지역병원)에서 접수된 환자를 대상으로 수행됩니다.
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Aarhus, 덴마크, 8200
- Aarhus University Hospital
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Gødstrup, 덴마크
- Gødstrup Regional Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 나이 ≥ 18세
- 뇌졸중 팀 활성화
- 혈전용해술 대상자
- 증상 발현 시점 알려짐
- MRI 대상자
제외 기준:
- 이전 포함
- 동일 입원 기간 동안 이전 MRI 시행
- 상주 방사선 전문의 대기 없음
신경과 의사의 하위 연구 참여는 Gødstrup 지역 병원의 두 참여 기관 중 하나에 등록된 참여자로 제한됩니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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발병 시점이 알려진 급성 뇌졸중
발병 시점이 알려진 뇌졸중 의심 성인 환자로서, 오르후스 대학 병원 및 고스트루프 지역 병원에서 급성 뇌졸중 대응 활성화 및 MRI 기준을 충족하는 경우 순차적으로 포함됩니다.
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적격 레지던트는 지역 PACS에서 이용 가능한 MRI 시퀀스를 검토합니다.
이 과정에서 그들은 치료 신경과 전문의와 실시간으로 직접 또는 전화를 통해 의사소통을 유지하며, 이 전문의는 관련 임상 정보를 제공합니다.
동시에 레지던트는 AI 출력에 접근할 수 있습니다.
레지던트는 환자의 전자 의료 기록과 이전 영상에 완전히 접근할 수 있습니다.
이러한 입력을 통합한 후, 레지던트는 사전 정의된 설문 구조를 사용하여 AI 보조 MRI 해석을 완료합니다.
MRI 시퀀스가 확정되기 전에 레지던트는 당직 전문 신경방사선의사에게 통보하고 신경과 의사로부터 받은 임상 정보를 전달합니다.
신경방사선의사는 PACS에서 이용 가능해지는 대로 MRI 시퀀스를 독립적으로 검토하며, 레지던트의 해석이나 AI 결과에 접근하지 않습니다.
또한 환자의 전자 의료 기록 및 이전 영상에 접근합니다.
양측이 각자의 설문을 완료하면, 레지던트는 신경방사선의사에게 전화하여 신경과 의사에게 구두 MRI 해석을 공동으로 전달합니다.
방사선 정보 시스템의 서면 방사선 보고서는 신경방사선의사 또는 레지던트가 작성할 수 있으며, 최종 서명은 신경방사선의사가 합니다.
두 가지 추가 비교 테스트 전략이 평가될 것입니다:
비보조 판독과 AI 보조 판독 사이의 내부 맹검을 강화하기 위해, AI 출력은 수동 활성화 시에만 공개되며, 이는 시스템에 의해 타임스탬프가 기록됩니다. 판독 설문도 제출 시 타임스탬프가 기록됩니다. 모든 비보조 판독은 유효한 것으로 간주되기 위해 AI 출력 활성화 전에 제출되어야 합니다. 이 타임스탬프 순서를 위반하는 사례는 방법론적 무결성을 보장하기 위해 최종 분석에서 제외될 것입니다.
연구 워크플로에 따라 AI 지원 유무에 따른 방사선과 의사의 MRI 판독과 동시에, 환자 관리를 담당하는 신경과 의사도 유사한 MRI 판독 설문을 완료할 것입니다.
신경과 의사는 먼저 AI 지원 없이 MRI를 판독한 후 AI 지원을 받아 판독하게 되며, 이는 방사선과 의사 연구 워크플로를 반영합니다.
신경과 의사는 평가를 완료하는 동안 방사선과 의사의 판독을 알지 못하게 되며, 마찬가지로 방사선과 의사도 신경과 의사의 판독을 알지 못하게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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복합 합의
기간: 시술 직후
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전체 일치도는 AI-ResRad와 SpecNeuroRad가 MRI 판독 설문조사에 포함된 모든 MRI 패턴 항목(1) DWI 병변 및 (2) 출혈에 대해 일치하는 환자의 비율로 정의됩니다.
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시술 직후
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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진단 정확도
기간: 시술 직후
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AI-ResRad 및 ResRad 전략의 진단 정확도는 참조 표준으로 SpecNeuroRad를 사용하여 민감도, 특이도, 양성 예측값 및 음성 예측값의 관점에서 보고될 것입니다.
이것은 각각의 영상 패턴에 대해 별도로 평가될 것입니다: 1) DWI 병변; 및 2) 출혈.
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시술 직후
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비교 진단 정확도
기간: 시술 직후
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AI-ResRad와 ResRad 전략 간의 비교 진단 정확도 결과는 SpecNeuroRad를 참조 표준으로 사용하여, 순 재분류 지수, 순 편익 및 전체 일치도 절대 차이(주요 결과에 대해 위에 설명된 대로 정의됨)를 포함하여 탐색됩니다.
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시술 직후
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콘코던스 스펙뉴로래드
기간: 시술 직후
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AI-SpecNeuroRad 전략의 결과에는 원래 SpecNeuroRad 해석과의 쌍별 일치도, 불일치 사례의 특성화, AI로 인한 재분류의 식별이 포함됩니다.
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시술 직후
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기타 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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신경과 전문의의 진단 정확도 (하위 연구)
기간: 시술 직후
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신경과 의사의 해석 진단 정확도는 AI 보조 없이 및 AI 보조와 함께, SpecNeuroRad를 참조 표준으로 사용하여 민감도, 특이도, 양성 및 음성 예측값으로 보고될 것입니다.
정확도는 각 영상 패턴별로 개별적으로 평가됩니다: (1) DWI 병변 및 (2) 출혈.
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시술 직후
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신경과 전문의의 복합적 합의 (하위 연구)
기간: 시술 직후
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전체 일치율은 신경과 전문의의 판독(인공지능 보조 유무와 관계없이)이 MRI 판독 설문조사에 포함된 모든 MRI 패턴 항목: (1) DWI 병변 및 (2) 출혈에 대해 SpecNeuroRad과 일치하는 환자의 비율로 정의됩니다.
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시술 직후
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
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
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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