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

Oparty na sztucznej inteligencji system badań przesiewowych w kierunku gruźlicy płuc: ocena dokładności diagnostycznej

25 maja 2023 zaktualizowane przez: Anton V. Vladzymyrskyy, Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department
Testowanie rozwiązań AI w celu oceny dokładności diagnostycznej wykrywania gruźlicy.

Przegląd badań

Status

Aktywny, nie rekrutujący

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Gruźlica pozostaje kluczowym problemem współczesnej medycyny. Należy zaproponować nowe podejścia do pokonywania obciążeń. Nowe strategie badań przesiewowych mogą obejmować sztuczną inteligencję (AI). Opracowano i przeszkolono system oparty na sztucznej inteligencji do analizy rentgenowskiej klatki piersiowej i segregacji („normalny/podejrzenie gruźlicy”). Przygotowano specjalny zestaw danych. W zbiorze danych jest 238 normalnych zdjęć rentgenowskich i 70 zdjęć rentgenowskich z gruźlicą płuc. Zbiór danych został losowo podzielony na 2 próbki:

  • próbka N1 (n=140) ze stosunkiem „normalny: gruźlica” 50:50,
  • próbka N1 (n=150) ze stosunkiem „normalny: gruźlica” 95:5. Obie próbki zostaną przeanalizowane przez system oparty na sztucznej inteligencji. Wyniki zostaną określone ilościowo przy użyciu metryk dokładności diagnostycznej: czułości i swoistości, dodatnich i ujemnych wartości predykcyjnych, ilorazu wiarygodności oraz obszaru pod krzywą ROC (charakterystyka operacyjna odbiornika).

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

308

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

  • Federacja Rosyjska
      • Moscow, Federacja Rosyjska, 109029
        • Research and Practical Center of Medical Radiology, Department of Health Care of Moscow

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

308 zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej wybranych z bazy danych Jednolitej Służby Informacji Radiologicznej (URIS) w Moskwie

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • brak patologii w płucach na rtg klatki piersiowej
  • objawy gruźlicy płuc na zdjęciu rentgenowskim klatki piersiowej

Kryteria wyłączenia:

  • jakakolwiek patologia w płucach (z wyjątkiem gruźlicy)

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
Próbka N1
(n=140) ze stosunkiem „normalny: gruźlica” 50:50
Test diagnostyczny: Analiza rentgenowska i segregacja oparta na sztucznej inteligencji („normalny/podejrzenie gruźlicy”)
Wszystkie zawarte zdjęcia rentgenowskie zostaną przeanalizowane przez system oparty na sztucznej inteligencji. Następnie wyniki zostaną porównane z opiniami 2 doświadczonych radiologów (niezależnie od siebie dokonują recenzji wszystkich załączonych zdjęć).
Inne nazwy:
  • sztuczna inteligencja analiza obrazów medycznych
Próbka N2
(n=150) ze stosunkiem „normalny: gruźlica” 95:5
Test diagnostyczny: Analiza rentgenowska i segregacja oparta na sztucznej inteligencji („normalny/podejrzenie gruźlicy”)
Wszystkie zawarte zdjęcia rentgenowskie zostaną przeanalizowane przez system oparty na sztucznej inteligencji. Następnie wyniki zostaną porównane z opiniami 2 doświadczonych radiologów (niezależnie od siebie dokonują recenzji wszystkich załączonych zdjęć).
Inne nazwy:
  • sztuczna inteligencja analiza obrazów medycznych

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Metryka dokładności diagnostycznej 1
Ramy czasowe: Dzień 1 po otrzymaniu danych
Wrażliwość
Dzień 1 po otrzymaniu danych
Metryka dokładności diagnostycznej 2
Ramy czasowe: Dzień 2 po otrzymaniu danych
Specyficzność
Dzień 2 po otrzymaniu danych
Miernik trafności diagnostycznej 3
Ramy czasowe: Dzień 3 po otrzymaniu danych
Pozytywne wartości predyktorów
Dzień 3 po otrzymaniu danych
Metryka dokładności diagnostycznej 4
Ramy czasowe: Dzień 4 po otrzymaniu danych
Ujemne wartości predyktorów
Dzień 4 po otrzymaniu danych
Miernik trafności diagnostycznej 5
Ramy czasowe: Dzień 5 po otrzymaniu danych
Współczynnik prawdopodobieństwa
Dzień 5 po otrzymaniu danych
Metryka dokładności diagnostycznej 6
Ramy czasowe: Dzień 6 po otrzymaniu danych
Pole pod krzywą ROC
Dzień 6 po otrzymaniu danych

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

Śledczy

  • Główny śledczy: Anton Vladzymyrskyy, Research and Practical Clinical Center for Diagnostics and Telemedicine Technologies of the Moscow Health Care Department

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 lutego 2018

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

15 marca 2018

Ukończenie studiów (Szacowany)

30 grudnia 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

28 marca 2018

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

25 maja 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

5 czerwca 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

5 czerwca 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

25 maja 2023

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2018-1

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 Gruźlica, Płuc

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Singapore

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

3
Subskrybuj