인공지능 기반 골내 병변 평가 (AIpreop)
2026년 4월 12일 업데이트: Giuseppe D'Albis, University of Bari Aldo Moro
인공지능 기반 골내 병변 평가: 전향적 임상 연구
이러한 발전에도 불구하고, CBCT 해석은 여전히 대부분 정성적이며 임상의의 경험에 의존합니다. 기존 평가는 2차원 슬라이스와 선형 측정을 기반으로 하며, 이는 병변의 복잡성과 공간적 분포를 과소평가할 수 있습니다.
의학에서의 인공지능 최근 발전은 병변 경계를 식별하고 체적 데이터를 계산할 수 있는 자동화된 이미지 분할 도구를 도입했습니다. 이러한 기술들은 주관적 평가에서 객관적이고 재현 가능한 정량화로의 전환을 가능하게 합니다.
잠재적인 임상적 장점은 다음과 같습니다:
- 병변 크기의 객관적 측정(체적 mm³)
- 향상된 수술 계획
- 해부학적 침범 예측의 강화
- 진단 오류 감소
- 추적 관찰 및 결과 평가의 표준화 따라서, 본 연구의 목적은 기존 CBCT 해석과 비교하여 AI 기반 분할 및 골내 병변의 체적 분석의 임상적 영향을 평가하는 것이었습니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
10
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Giuseppe D'Albis, Dr.
- 전화번호: +393495103642
- 이메일: giuseppe.dalbis@uniba.it
연구 연락처 백업
- 이름: Saverio Capodiferro, Prof.
- 이메일: saverio.capodiferro@uniba.it
연구 장소
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-
-
Bari, 이탈리아, 70021
- 모병
- University of Bari Aldo Moro
-
연락하다:
- Giuseppe D'Albis
- 전화번호: +393495103642
- 이메일: dalbisgiuseppe@hotmail.com
-
Bari, 이탈리아, 70124
- 모병
- Dr. Giuseppe D'Albis
-
연락하다:
- Giuseppe D'Albis, Dr.
- 전화번호: +393495103642
- 이메일: giuseppe.dalbis@uniba.it
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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:
- 미국 마취학회 시스템에 따른 건강한 상태
- 18세 이상
- 수술에 대한 일반적인 의학적 금기 사항 없음
제외 기준:
하루 15개비 이상의 흡연
- 임신
- 급성 감염
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: 골내 병변을 가진 환자 - 기존 CBCT를 이용하여 분석됨
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실험적: 골내 병변 환자 - AI 지원 평가
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CBCT 스캔은 다음을 수행할 수 있는 AI 기반 소프트웨어로 처리되었습니다:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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CBCT 판독 소요 시간 (분)
기간: 1일차
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외과의사가 CBCT 해석에 필요한 시간에 대한 평가.
수술 단계별로 필요한 시간을 객관적이고 표준화된 방식으로 평가하기 위해 디지털 스톱워치를 사용하여 각 단계의 소요 시간을 초 단위로 기록하였습니다.
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1일차
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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수술 중 및 수술 후 합병증
기간: 1일차
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1일차
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 수석 연구원: Giuseppe D'Albis, Dr, University of Bari Aldo Moro
- 연구 책임자: Saverio Capodiferro, Prof, University of Bari Aldo Moro
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)
2026년 4월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 5월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 5월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 3월 21일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 3월 29일
처음 게시됨 (실제)
2026년 4월 1일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 15일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 4월 12일
마지막으로 확인됨
2026년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- AIpreoperative
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
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