Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

COVID-19-infectie en machinaal leren met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)

17 februari 2023 bijgewerkt door: East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

Snelle diagnose van COVID-19-positieve patiënten met kunstmatige intelligentie (AI)-algoritme met behulp van klinische en beeldanalytische parameters om de subsets van lymfocyten in het perifere bloed te evalueren

COVID-19-infectie wordt momenteel bevestigd door een complexe, uit meerdere stappen bestaande procedure die begint met een slijmvliesuitstrijkje, gevolgd door extractie en verwerking van viraal RNA en qPCR.

Deze studie heeft tot doel een nieuwe methode te onderzoeken met behulp van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI) om COVID-19-infectie te diagnosticeren door middel van de morfologische analyse van de lymfocytensubgroep in het perifere bloed. Deze studie zal ook patiënten met COVID 19-infectie risicostratificeren op basis van de bovenstaande bevinding samen met andere klinische, hematologische en biochemische parameters om de klinische uitkomst met hoge gevoeligheid en specificiteit te voorspellen.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Conditie

Gedetailleerde beschrijving

Dit is een observationele studie die zal worden uitgevoerd in East Suffolk en North Essex NHS Foundation Trust (ESNEFT) in samenwerking met University of Suffolk (UoS).

Onderzoekers streven ernaar subsets van lymfocyten in de toekomstige bloeduitstrijkjes te analyseren met behulp van machine learning en AI-algoritmen verkregen van deelnemers met een positieve qPCR-test voor COVID-19 die een ziekenhuisopname nodig hadden. De controlegroep zal bestaan ​​uit gearchiveerde gegevens van bloeduitstrijkjes van patiënten met zowel i) niet-vermoedelijke virale infecties, als ii) patiënten met een niet-COVID-19-virale infectie verkregen voorafgaand aan het ontstaan ​​van een COVID-19-infectie in het Verenigd Koninkrijk . In totaal zullen 785 bloeduitstrijkjes worden geanalyseerd. Het doel van deze studie is om de diagnose van COVID-19-infectie vast te stellen op basis van de lymfocytmorfologie bij patiënten met een COVID-19-infectie van andere patiënten met niet-COVID-19-virale infecties. Een high-definition beeld van eencellige lymfocyten van patiënten met COVID 19-infectie en controlegroep zal worden geanalyseerd met behulp van open source histopathologische beeldvormingssoftware CellProfiler tegen zeer fijne cytoplasmatische en nucleaire details van de cellen door middel van algoritmen voor al dan niet gecontroleerd machinaal leren om terugkerend patroon te identificeren dat uniek is aan COVID 19-infectie. De studie zal ook andere relevante klinische, hematologische en biochemische parameters beoordelen in combinatie met de bovenstaande morfologische kenmerken om een ​​risicostratificatietool te ontwikkelen om de klinische uitkomst van patiënten met COVID-19-infectie met hoge specificiteit en gevoeligheid te voorspellen met behulp van een bio-informatica-pijplijn.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Werkelijk)

215

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

  • Naam: ESNEFT R&D department
  • Telefoonnummer: 6343 01473 704343
  • E-mail: R&D@esneft.nhs.uk

Studie Locaties

  • Verenigd Koninkrijk
      • Ipswich, Verenigd Koninkrijk, IP4 5PD
        • East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Perifere bloeduitstrijkjes verkregen van volwassen niet-SARS-CoV-2-positieve patiënten en van volwassen positieve SARS-CoV-2-patiënten.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Vrouwelijke of mannelijke deelnemers
  • Ouder dan 18 jaar (geen maximumleeftijd)
  • Patiënten met SARS-COV-2 positieve diagnose op basis van qPCR (COVID 19-onderzoeksgroep)
  • Objectglaasjes van perifere bloeduitstrijkjes van patiënten zonder virale infectie, teruggeplaatst in het archief met laboratoriumglaasjes binnen de faciliteit voorafgaand aan de opkomst van COVID-19-infectie in het Verenigd Koninkrijk (controlegroep)
  • Objectglaasjes van perifere bloeduitstrijkjes van patiënten met een niet-SARS-CoV-2-virale infectie die vóór het uitbreken van een COVID-19-infectie in het Verenigd Koninkrijk in het archief met laboratoriumglaasjes in het ziekenhuis werden teruggeplaatst (controlegroep).

Uitsluitingscriteria:

  • Patiënten jonger dan 18 jaar
  • Patiënten met SARS-COV-2-negatieve diagnose op basis van qPCRPPatiënten met hematologische maligniteiten met lymfocytose als overheersende manifestatie.
  • Patiënten die in het verleden lymfopenie hebben gehad als gevolg van onderliggende ontstekingsaandoeningen.
  • Patiënten met lymfopenie als gevolg van eerdere cytotoxische of immunosuppressieve therapie.
  • Positieve diagnose van het humaan immunodeficiëntievirus (HIV).

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
COVID 19-groep
De COVID 19-groep zal bestaan ​​uit perifere bloeduitstrijkjes van patiënten die in het ziekenhuis liggen bij wie de qPCR-uitslag positief was voor COVID-19.
Controlegroep
Een controlegroep zal bestaan ​​uit i) perifere bloeduitstrijkjes van patiënten zonder virale infectie en ii) van patiënten met een niet-SARS-CoV-2 virale infectie. Perifere bloedglaasjes van de controlegroep zullen willekeurig worden geselecteerd uit het archief met laboratoriumglaasjes binnen de faciliteit. De gebruikte laboratoriumdia's zijn inclusief dia's die zijn gearchiveerd vóór de opkomst van COVID-19-infectie in het Verenigd Koninkrijk.

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Diagnose van COVID-19.
Tijdsspanne: 6 maanden
Bepaal of alleen lymfocyten de ziekte van COVID-19 met hoge specificiteit en gevoeligheid kunnen diagnosticeren, met behulp van op AI gebaseerde beeldanalysemodellering.
6 maanden

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Ernst van COVID-19-infectiemodellering
Tijdsspanne: 6 maanden
De secundaire uitkomstmaat van de studie zal zijn om risicostratificatiemodellering te creëren, om te helpen bij het voorspellen van de ernst en mortaliteit van de infectie, gebaseerd op ons bovengenoemde, nieuwe diagnostische hulpmiddel en aanvullende klinische, hematologische en biochemische parameters; zorgen voor een hoge specificiteit, met als gevolg een gemakkelijker beheer van patiënten, zowel in een ziekenhuis als in een ambulante setting. Het voorgestelde model is bedoeld om de klinische parameters te gebruiken en te evalueren, waaronder zuurstofverzadiging op het moment van aderlating, en andere vitale statistieken, waaronder: hartslag, bloeddruk en ademhalingsfrequentie, samen met andere parameters zoals LDH, ferritine, C-reactief proteïne ( CRP), D-dimeren, nierfunctie, allemaal bij elkaar om het ziekteverloop en de ernst ervan te voorspellen.
6 maanden

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

East Suffolk and North Essex NHS Foundation Trust

Medewerkers

University of Suffolk

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

6 juli 2020

Primaire voltooiing (Werkelijk)

31 maart 2022

Studie voltooiing (Werkelijk)

31 maart 2022

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

15 februari 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

15 februari 2021

Eerst geplaatst (Werkelijk)

16 februari 2021

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Schatting)

21 februari 2023

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

17 februari 2023

Laatst geverifieerd

1 februari 2023

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 20/053

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Klinische onderzoeken op COVID-19

Zoek naar vergelijkbare onderzoeken

Sponsors en medewerkers

Medische omstandigheden

Geneesmiddelinterventies

CROs by country

CROs in Vietnam

Voorwaarden

Zeldzame ziekten

Geneesmiddelinterventies

Voedingssupplementen

Sponsor / medewerkers

Locaties

3
Abonneren