뇌졸중 환자에서 수정된 Rankin 척도(mRS)를 위한 인공지능 기반 점수 시스템의 임상적 검증
2026년 4월 15일 업데이트: qingfeng ma, Xuanwu Hospital, Beijing
인공지능 기반 수정된 Rankin 척도(mRS) 채점 시스템의 뇌졸중 환자 임상 검증
본 연구는 인공지능(AI) 기반 변형 랭킨 척도(mRS) 자동 점수 시스템의 임상 성능을 검증하는 것을 목표로 합니다.
핵심 비교는 AI가 생성한 점수와 훈련된 전문가에 의해 수행된 표준화된 수동 mRS 추적 평가 간의 일관성 및 정확성입니다.
목표는 뇌졸중 예후 평가를 위한 편리하고 효율적이며 객관적인 도구를 제공하고, 수동 점수의 주관적 변동성을 줄이며, 뇌졸중 추적 업무 흐름을 최적화하는 것입니다.
연구 개요
상태
아직 모집하지 않음
정황
상세 설명
이것은 뇌졸중 환자에서 AI 기반 자동 점수 시스템의 수정된 Rankin 척도(mRS)에 대한 진단 성능을 검증하기 위해 설계된 전향적, 다기관, 관찰 연구입니다.
주요 목표는 AI 생성 mRS 점수와 훈련된 임상의가 수행하는 표준화된 수동 평가 간의 일치도를 평가하는 것입니다.
이차 평가변수에는 기능적 결과 분류에 대한 시스템의 민감도, 특이도 및 수신자 작동 특성 곡선 아래 면적(AUC)이 포함됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
490
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Qingfeng Ma, MD
- 전화번호: +8613601069493
- 이메일: m.qingfeng@163.com
연구 연락처 백업
- 이름: Zixin Wang, MD Candidate
- 전화번호: +8615031041048
- 이메일: wzx15031041048@163.com
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
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
여러 센터에서 연속적으로 모집된 뇌졸중 환자 중 ≥18세, 뇌졸중이 확진되었으며 1주 추적 관찰을 완료할 수 있는 환자가 등록됩니다.
중증 비뇌졸중 신경계 질환, 의사소통 불가능, 또는 추적 관찰이 불가능한 환자는 제외됩니다.
설명
포함 기준:
- 연령 ≥ 18세, 남성 또는 여성.
- 뇌졸중으로 임상 진단을 받고, 두개골 CT/MRI로 뇌졸중이 확인됨.
- 임상적으로 안정적이며, 퇴원 시 또는 외래 방문 시 기본적인 의사소통 능력이 있음. 환자 또는 고정된 가족 간병인이 퇴원 또는 외래 방문 후 1주일에 전화 추적 관찰에 협조할 수 있음.
- 환자 또는 법적 대리인이 서면 동의서에 서명함.
제외 기준:
- 비뇌졸중 원인(예: 뇌종양, 외상성 뇌손상, 뇌염)으로 인한 신경학적 결손.
- 퇴원/외래 방문 시 심각한 의식 장애, 중증 인지 장애, 정신 질환 또는 전실어증이 있어 효과적인 의사소통이 불가능함; 환자나 가족 모두 추적 관찰이나 평가에 협조할 수 없음.
- 중증 다발성 장기 부전(예: 심장, 간, 신장, 호흡기)을 동반하여 예상 생존 기간이 1개월 미만으로 1주일 추적 관찰 완료가 불가능함.
- 장기간 침상 생활을 하며 고정된 간병인이 없고, 추적 관찰을 위한 확인된 연락처가 없거나 전화 추적 관찰 및 mRS 평가 참여를 거부함.
- 임상 데이터가 불완전하여 기준 데이터 수집이 불가능함.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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AI 우선 인터뷰 그룹
참가자들은 먼저 AI에 의한 전화 평가를 받고, 이어서 인간 평가자에 의한 전화 평가를 받습니다.
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인간 우선 그룹
참가자는 먼저 인간 평가자의 전화 평가를 받고, 이어서 AI의 전화 평가를 받습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인공지능(AI) 기반 및 수동 수정 랜킨 척도(mRS) 평가 간의 일치도
기간: 퇴원 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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가중 카파 계수는 인공지능(AI)이 생성한 수정된 Rankin 척도(mRS) 점수와 훈련된 임상의가 수행한 표준화된 수동 mRS 평가 간의 일치도를 정량화합니다.
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퇴원 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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AI 기반 및 수동 평가 간 이분화된 수정 랜킨 척도(mRS)의 일치도
기간: 퇴원 후 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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단순 카파 계수는 인공지능(AI)이 생성한 이분화된 수정 Rankin 척도(mRS) 점수(0-2 대 3-6)와 훈련된 임상의가 수행한 표준화된 수동 mRS 평가 간의 일치도를 정량화합니다
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퇴원 후 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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AI와 수동 수정 Rankin 척도(mRS) 점수 간의 Bland-Altman 일치 한계
기간: 퇴원 후 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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Bland-Altman 일치도 한계 분석은 인공지능(AI)이 생성한 수정된 Rankin 척도(mRS) 점수와 수동 평가 점수 간의 일관성을 평가합니다. 수동 점수와 AI 점수의 차이는 y축에, 그 평균은 x축에 표시되며 일치도 한계(평균 차이 ± 1.96 × 표준편차)가 계산됩니다. 이 분석은 mRS 점수 범위에 걸쳐 일치도가 어떻게 변화하는지 시각적으로 평가하고 심각한 장애가 있는 환자에서 더 큰 불일치와 같은 비례 편향을 식별하는 것을 목표로 합니다.
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퇴원 후 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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AI 기반 vs 수동 수정 Rankin 척도(mRS) 이분화의 진단 성능
기간: 퇴원 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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진단 성능 분석은 인공지능(AI) 기반 수정 랜킨 척도(mRS) 점수 시스템이 기능적 결과를 분류하는 능력을 평가하며, 수동 평가를 참조 표준으로 사용합니다.
이분화된 mRS 범주(좋은 결과: 0-2 vs. 나쁜 결과: 3-6)에 대해 2×2 분할표가 구성됩니다.
분석은 민감도, 특이도, 양성 예측 값, 음성 예측 값, 정확도, 그리고 유덴 지수(Youden's index)를 계산합니다.
수신자 작동 특성(ROC) 곡선이 그려지고, 곡선 아래 면적(AUC)이 계산됩니다.
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퇴원 또는 외래 방문 후 7일, ± 2일
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
협력자
수사관
- 연구 의자: Qingfeng Ma, MD, Xuanwu Hospital, Beijing
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 10일
기본 완료 (추정된)
2028년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 4월 8일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 4월 15일
처음 게시됨 (실제)
2026년 4월 22일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 4월 22일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 4월 15일
마지막으로 확인됨
2026년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- qingfeng ma AI mRS
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
참가자 개인정보 보호 및 기관 검토 위원회의 요구사항으로 인해, 개별 참가자 데이터(IPD)는 공개적으로 공유되지 않을 것입니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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