Artificial Intelligence (AI) Detection of Incidental Interstitial Opacity on Chest Radiography
2026년 7월 5일 업데이트: Kyoungmin Moon, Chung-Ang University Hospital
Evaluating the Real-World Performance of Artificial Intelligence (AI)-Based Detection for Interstitial Lung Disease in Chest X-Ray Images
The goal of this observational study is to learn how well an artificial intelligence (AI)-based chest X-ray analysis software can incidentally detect interstitial lung disease (ILD), which appears as interstitial opacity, on chest X-rays taken for other reasons, and whether these AI-flagged findings represent true interstitial opacity.
The main question it aims to answer is: How often does an AI-flagged interstitial opacity correspond to true ILD?
This retrospective study uses existing records: researchers review each participant's follow-up computed tomography(CT), CT report, and final diagnosis to confirm true ILD and reticular opacity.
연구 개요
상태
완전한
개입 / 치료
연구 유형
관찰
등록 (실제)
1293
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, 대한민국, 06973
- Chung-Ang University Hospital
-
-
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
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
Adults aged ≥19 years attending the pulmonology and allergy clinics of Chung-Ang University Hospital (Seoul and Gwangmyeong, Republic of Korea) who underwent chest radiography between January 2022 and December 2024.
설명
Inclusion Criteria:
- Adults aged 19 years or older
- Visited the pulmonology and allergy clinic (outpatient or inpatient) at Chung-Ang University Hospital (Seoul or Gwangmyeong) and underwent chest radiography from January 2022 to December 2024
- A follow-up CT performed after the index chest radiograph
- Reticular/interstitial opacity detected on the index radiograph by VUNO Med®-Chest X-ray™
Exclusion Criteria:
- Prior history of ILD or ILD-related disease before the index chest radiograph, or a CT report containing terms related to interstitial opacity
- Non-frontal (non-posteroanterior/anteroposterior [PA/AP]) chest radiograph view position
- Missing CT report or final clinical diagnosis
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 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
AI interstitial opacity-positive
Patients whose index chest radiograph was flagged as interstitial opacity-positive by the AI software.
|
VUNO Med®-Chest X-ray™ is artificial intelligence (AI)-based software that supports the detection and diagnosis of abnormal findings on chest radiographs.
It automatically identifies abnormal findings and provides information on their type and location to aid clinical decision-making.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Positive predictive value (PPV) of AI-detected interstitial opacity
기간: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
Positive predictive value (PPV) of the AI flag for interstitial opacity is the proportion of AI interstitial-opacity-positive index radiographs confirmed as true positives by the radiologist reference standard (consensus review of the paired follow-up CT, CT report, follow-up diagnoses, and the index radiograph).
PPV = true positives / all AI interstitial-opacity-positive cases.
|
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
Comparison of AI finding scores between true-positive and false-positive cases
기간: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
The AI finding scores (e.g., interstitial opacity, consolidation, nodule, pleural effusion) were compared between interstitial-opacity true-positive and false-positive cases using the Mann-Whitney U test.
Scores are summarized as the median (first-third quartile, Q1-Q3).
|
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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 (실제)
2022년 2월 1일
기본 완료 (실제)
2024년 12월 31일
연구 완료 (실제)
2024년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 6월 25일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 7월 5일
처음 게시됨 (실제)
2026년 7월 7일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 7월 7일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 7월 5일
마지막으로 확인됨
2026년 7월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .