Haalbaarheid van op AI gebaseerde classificatie van normale, piepende en krakende geluiden van stethoscoop in klinische omgevingen
Evaluatie van de haalbaarheid van algoritmen voor kunstmatige intelligentie in klinische omgevingen voor classificatie van normale, piepende en knettergeluiden verkregen van een digitale stethoscoop
Studie Overzicht
Toestand
Conditie
Interventie / Behandeling
Studietype
Inschrijving (Werkelijk)
Fase
- Niet toepasbaar
Contacten en locaties
Studie Locaties
-
-
-
Peshawar, Pakistan, 25000
- Lady Reading Hospital, Pakistan
-
-
Deelname Criteria
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Beschrijving
Inclusiecriteria:
- Leeftijden allemaal
- Schriftelijke toestemming verstrekt
Uitsluitingscriteria:
- Conditie van onderwerp instabiel
- Vervorming van de borstwand of wonden in gebieden waar de lijm wordt aangebracht
- Schriftelijke toestemming niet verstrekt
Studie plan
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
- Primair doel: Diagnostisch
- Toewijzing: NVT
- Interventioneel model: Opdracht voor een enkele groep
- Masker: Geen (open label)
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Klinische validatie van AI-modellen voor detectie van piepende ademhaling, gekraak en normale longgeluiden in vergelijking met de gouden standaard
Tijdsspanne: 2 maanden
|
AI-modellen zullen worden getest op hun klinische haalbaarheid door de resultaten van AI-modellen te vergelijken met die van de gouden standaard door positieve en negatieve overeenstemming (NPA & PPA) te meten.
De gouden standaard is het label dat aan elke longgeluidsopname wordt gegeven door een ervaren longarts.
Het AI-model is blind voor deze labels en wordt onafhankelijk getest op detectie van normale longgeluiden, piepende ademhaling en gekraak
|
2 maanden
|
|
Testen van de nauwkeurigheid van kunstmatige-intelligentiemodellen voor detectie van piepende ademhaling, gekraak en normale longgeluiden door de gevoeligheid en specificiteit te meten
Tijdsspanne: 2 maanden
|
Kunstmatige-intelligentiemodellen worden getraind op longgeluiden die zijn verzameld uit drie verschillende digitale stethoscopen, afzonderlijk NoaScope, eSteth en Littmann genoemd. Gegevens van alle drie de digitale stethoscopen worden ook samengevoegd om afzonderlijke AI-modellen te trainen. Deze getrainde AI-modellen zullen worden geëvalueerd op basis van gevoeligheid, het vermogen om piepende ademhaling en gekraak correct te identificeren, en specificiteit, het vermogen om normale longgeluiden correct te identificeren. Waar-positieve (TP), waar-negatieve (TN), fout-positieve (FP) en fout-negatieve (FN) waarden worden gebruikt om de gevoeligheid en specificiteit te berekenen met behulp van de volgende uitdrukkingen. Gevoeligheid: TP/TP+FN Specificiteit: TN/TN+FP |
2 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Prestatieanalyse van drie digitale stethoscopen: Littmann, NoaScope en eSteth
Tijdsspanne: 2 maanden
|
Prestatieanalyse van drie digitale stethoscopen NoaScope, eSteth en Littmann zal worden geëvalueerd aan de hand van de gevoeligheid en specificiteit die door elke stethoscoop wordt bereikt. Waar-positieve (TP), waar-negatieve (TN), fout-positieve (FP) en fout-negatieve (FN) waarden worden gebruikt om de gevoeligheid en specificiteit te berekenen met behulp van de volgende uitdrukkingen. Gevoeligheid: TP/TP+FN Specificiteit: TN/TN+FP |
2 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Studie record data
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
Primaire voltooiing (Werkelijk)
Studie voltooiing (Werkelijk)
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
Eerst geplaatst (Werkelijk)
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
Laatst geverifieerd
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- Pulmo AI LRH
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.
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 .