Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries. (ECO-IA)
Artificial Intelligence-assisted Ultrasound Diagnosis of Musculoskeletal Injuries for Physiotherapy, Traumatology and Orthopaedic Practice (ECO-IA).
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science.
Studieoversikt
Status
Status
Forhold
Forhold
Detaljert beskrivelse
ECO-IA is submitted as an individual research project under the "Non-oriented research" modality. The project addresses a relevant gap in clinical musculoskeletal care: ultrasound is widely available, safe, radiation-free and useful for the assessment of tendons, muscles, ligaments and joints, but its diagnostic value depends strongly on operator training, image-acquisition protocol and interpretative experience.
The proposal combines clinical research in physiotherapy, traumatology and orthopaedics with artificial intelligence, computer vision and health-data science. It aims to develop, validate and prepare for clinical translation an AI-based decision-support system capable of assisting healthcare professionals in the identification and characterisation of common musculoskeletal injuries from ultrasound images. This is consistent with the purpose of the call: generating new knowledge while creating opportunities for predoctoral research training.
Studietype
Studietype
Registrering (Antatt)
Registrering
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
Studiekontakt
- Navn: JORGE VELÁZQUEZ SAORNIL, PhD.
- Telefonnummer: 923277100
- E-post: jvelazquezsa@upsa.es
Studer Kontakt Backup
- Navn: Jorge Velázquez, PhD.
- E-post: jvelazquezsa@upsa.es
Studiesteder
-
-
Salamanca
-
Salamanca, Salamanca, Spania, 37002
- Universidad Pontificia de Salamanca
-
Ta kontakt med:
- Jorge Velázquez Saornil, PhD.
- Telefonnummer: 923277100
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
Beskrivelse
Inclusion Criteria:
- Patients with musculoskeletal pain affecting tendons, muscles, ligaments or bursae
Exclusion Criteria:
- Patients with severe, acute pain consistent with an open fracture; surgical procedures in the area under examination and diagnosis. Uncooperative patients who do not sign the informed consent form.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Observasjonsmodeller: COHORT
- Tidsperspektiver: CROSS_SECTIONAL
Antall grupper / kohorter
Kohorter og intervensjoner
Gruppe / KohortGruppe / Kohort |
|---|
|
IA Group
Diagnosis by IA |
|
Medical Expert Group
Diagnosis by a medical expert |
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostic imaging
Tidsramme: 1 day
|
Ability to carry out a medical diagnosis based on imaging findings |
1 day
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Sponsor
Etterforskere
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Jorge Velázquez Saornil, Principal investigator, Universidad Pontíficia de Salamanca
Publikasjoner og nyttige lenker
Generelle publikasjoner
- Humphries MP, Kaye D, Stankeviciute G, Halliwell J, Wright AI, Bansal D, Brettle D, Treanor D. Development of a multi-scanner facility for data acquisition for digital pathology artificial intelligence. J Pathol. 2024 Sep;264(1):80-89. doi: 10.1002/path.6326. Epub 2024 Jul 10.
- Berezowska S, Cathomas G, Grobholz R, Henkel M, Jochum W, Koelzer VH, Kreutzfeldt M, Mertz KD, Rossle M, Soldini D, Zlobec I, Janowczyk A. Digital image analysis and artificial intelligence in pathology diagnostics-the Swiss view. Pathologie (Heidelb). 2023 Dec;44(Suppl 3):222-224. doi: 10.1007/s00292-023-01262-w. Epub 2023 Nov 21.
- Shafi S, Parwani AV. Artificial intelligence in diagnostic pathology. Diagn Pathol. 2023 Oct 3;18(1):109. doi: 10.1186/s13000-023-01375-z.
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Studiestart
Primær fullføring (Antatt)
Primær fullføring
Studiet fullført (Antatt)
Studiet fullført
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Først lagt ut
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Sist oppdatering lagt ut
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Andre studie-ID-numre
Andre studie-ID-numre
- UPSA05112026
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .