Automatyczne generowanie raportów z rezonansu magnetycznego serca i naczyń krwionośnych
Wieloetapowe automatyczne generowanie raportów z rezonansu magnetycznego serca oparte na wizualnym modelu języka dużego
Celem tego badania obserwacyjnego jest ocena dokładności, kompletności i spójności klinicznej raportów z badań obrazowych rezonansu magnetycznego serca (CMR) generowanych przez duże modele językowe w porównaniu z raportami ekspertów radiologów u pacjentów poddawanych rutynowym klinicznym badaniom CMR.
Główne pytania, na które ma odpowiedzieć to badanie, to:
Czy automatycznie generowane raporty CMR wytworzone przez wielomodalny model językowy dokładnie odzwierciedlają kluczowe wyniki obrazowe i diagnozy w porównaniu z raportami napisanymi przez doświadczonych radiologów kardiologicznych?
Jak jakość generowanych raportów wypada pod względem poprawności klinicznej, kompletności i jasności językowej, ocenianych za pomocą metryk ilościowych i przeglądu eksperckiego?
Jeśli istnieje grupa porównawcza:
Badacze porównają raporty CMR wygenerowane przez sztuczną inteligencję z raportami referencyjnymi autorstwa certyfikowanych radiologów kardiologicznych, aby sprawdzić, czy system automatyczny osiąga porównywalną dokładność diagnostyczną i jakość raportów w różnych patologiach serca.
Uczestnicy będą:
Podlegać standardowym badaniom rezonansu magnetycznego serca jako część rutynowej praktyki klinicznej.
Mieć swoje anonimowe dane obrazowe CMR i odpowiadające im raporty radiologiczne zebrane retrospektywnie.
Udostępniać dane, które zostaną wykorzystane do wygenerowania zautomatyzowanych raportów CMR, które następnie zostaną ocenione w porównaniu z raportami eksperckimi przy użyciu obiektywnych metryk (np. zgodność diagnostyczna, dokładność na poziomie jednostek) oraz subiektywnego oceniania klinicznego przez radiologów.
Przegląd badań
Status
Status
Warunki
Warunki
Interwencja / Leczenie
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Zapisy
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
Beijing Municipality
-
Beijing, Beijing Municipality, Chiny, 100037
- Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Populacja badania składa się z pacjentów, którzy przeszli rutynowe, klinicznie wskazane badania rezonansu magnetycznego serca (CMR) w ośrodku medycznym, co stanowi rzeczywistą populację kliniczną poddawaną rezonansowi magnetycznemu serca w celu diagnostycznej oceny różnych chorób układu sercowo-naczyniowego.
Wszystkie badania CMR uwzględnione w tym badaniu obserwacyjnym są retrospektywnie gromadzone, w pełni anonimizowane i towarzyszą im odpowiednie raporty kliniczne opracowane przez radiologa. Populacja badania reprezentuje rzeczywistą kohortę kliniczną z zakresem schorzeń serca powszechnie ocenianych za pomocą CMR.
Opis
Kryteria włączenia:
- Pacjenci, którzy przeszli klinicznie wskazane badania rezonansu magnetycznego serca (CMR).
- Dostępność kompletnych i zanonimizowanych danych obrazowych CMR.
- Dostępność odpowiednich klinicznych raportów CMR sporządzonych przez doświadczonych radiologów kardiologicznych.
- Badania CMR wykonane przy użyciu standardowych protokołów obrazowania klinicznego.
Kryteria wykluczenia:
- Niekompletne lub uszkodzone dane obrazowe CMR.
- Brak referencyjnego raportu radiologa.
- Słaba jakość obrazu uniemożliwiająca wiarygodną interpretację kliniczną.
- Badania CMR z poważnymi artefaktami obrazowymi wpływającymi na ocenę diagnostyczną.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Dokładność diagnostyczna raportów z rezonansu magnetycznego serca generowanych przez sztuczną inteligencję
Ramy czasowe: Linia bazowa
|
Podstawowym wynikiem jest dokładność diagnostyczna automatycznie generowanych raportów rezonansu magnetycznego serca (CMR) wytworzonych przez duży multimodalny model. Dokładność diagnostyczna oceniana jest poprzez porównanie raportów generowanych przez sztuczną inteligencję z raportami referencyjnymi napisanymi przez certyfikowanych radiologów kardiologicznych. Zgodność oceniana jest na poziomie kluczowych ustaleń klinicznych i ostatecznych interpretacji obrazowania, przy użyciu wcześniej zdefiniowanych kryteriów. Metryki dokładności obejmują poprawność głównych diagnoz oraz obecność lub brak klinicznie istotnych wyników obrazowania. |
Linia bazowa
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Sponsor
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Rozpoczęcie studiów
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Zakończenie podstawowe
Ukończenie studiów (Szacowany)
Ukończenie studiów
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Pierwszy wysłany
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia wysłana aktualizacja
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
Inne numery identyfikacyjne badania
- CMR_AutoReport
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .