Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Evaluation of a COVID-19 Pneumonia CXR AI Detection Algorithm

22 września 2020 zaktualizowane przez: Ensemble Group Holdings, LLC

Evaluation of a Chest X-Ray AI Neural Network (RadGen SARS-CoV2 Detection System) for the Detection of RT-PCR Confirmed SARS-Cov2 Covid-19 Pneumonia

This study investigates the diagnostic performance of an AI algorithm in the detection of COVID-19 pneumonia on chest radiographs.

Przegląd badań

Status

Nieznany

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

This is an international multi-center study. Chest radiographs (CXR) from different participating centers will be collected to develop an AI algorithm to detect COVID-19 pneumonia. This will be tested on external hold out datasets from different centers using SARS-CoV-2 by Real-Time Reverse Transcriptase-Polymerase Chain Reaction (RT-PCR) Assay as ground truth.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

4000

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Hongkong
      • Hong Kong, Hongkong
        • University of Hong Kong

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 120 lat (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

There will be three subsets of study population in this study; patients who were

  1. RT-PCR confirmed COVID-19 positive
  2. RT-PCR confirmed COVID-19 negative
  3. either had a diagnosis of pneumonia before the 1st January 2020.

Opis

Inclusion Criteria:

  • All adult patients >18 years of age
  • Attended any of the participating institutes between February 1, 2020 until September, 2020
  • Underwent both RT-PCR testing and frontal CXR (within 48 hours of PCR testing) for COVID-19 infection
  • frontal CXR of patients pre-covid pandemic

Exclusion Criteria:

  • Unavailability of patient demographics and clinical data
  • Inconclusive RT-PCR results
  • CXR considered to be of non-diagnostic quality by the clinical radiology research team at each site
  • CXR not in a retrievable or processable format for AI inference

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
RT-PCR Positive Patients
RT-PCR confirmed patients positive for SARS-CoV-2
Test diagnostyczny: AI model
Deep Learning CNN model
Negative patients
RT-PCR confirmed patients negative for SARS-CoV-2 or patients with CXR performed before the emergence of COVID-19 pandemic
Test diagnostyczny: AI model
Deep Learning CNN model

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Diagnostic Performance of AI model
Ramy czasowe: 9 months
Performance (accuracy, sensitivity, specificity, false-positive rate (FPR), false-negative rate (FNR), and Area Under the Curve (AUC)) of the AI model in detection of COVID-19 pneumonia on their baseline CXR using RT-PCR and historical controls as gold standard in a multi-center / multi-national cohort.
9 months

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Ensemble Group Holdings, LLC

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 marca 2020

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

30 października 2020

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 grudnia 2020

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

22 września 2020

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

22 września 2020

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

23 września 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

24 września 2020

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

22 września 2020

Ostatnia weryfikacja

1 września 2020

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • EN-092020

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Badania kliniczne na Covid19

Badania kliniczne na AI model

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Kuwait

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj