Artificial Intelligence (AI) Detection of Incidental Interstitial Opacity on Chest Radiography
5 lipca 2026 zaktualizowane przez: Kyoungmin Moon, Chung-Ang University Hospital
Evaluating the Real-World Performance of Artificial Intelligence (AI)-Based Detection for Interstitial Lung Disease in Chest X-Ray Images
The goal of this observational study is to learn how well an artificial intelligence (AI)-based chest X-ray analysis software can incidentally detect interstitial lung disease (ILD), which appears as interstitial opacity, on chest X-rays taken for other reasons, and whether these AI-flagged findings represent true interstitial opacity.
The main question it aims to answer is: How often does an AI-flagged interstitial opacity correspond to true ILD?
This retrospective study uses existing records: researchers review each participant's follow-up computed tomography(CT), CT report, and final diagnosis to confirm true ILD and reticular opacity.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
1293
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Korea Południowa, 06973
- Chung-Ang University Hospital
-
-
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
Tak
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Adults aged ≥19 years attending the pulmonology and allergy clinics of Chung-Ang University Hospital (Seoul and Gwangmyeong, Republic of Korea) who underwent chest radiography between January 2022 and December 2024.
Opis
Inclusion Criteria:
- Adults aged 19 years or older
- Visited the pulmonology and allergy clinic (outpatient or inpatient) at Chung-Ang University Hospital (Seoul or Gwangmyeong) and underwent chest radiography from January 2022 to December 2024
- A follow-up CT performed after the index chest radiograph
- Reticular/interstitial opacity detected on the index radiograph by VUNO Med®-Chest X-ray™
Exclusion Criteria:
- Prior history of ILD or ILD-related disease before the index chest radiograph, or a CT report containing terms related to interstitial opacity
- Non-frontal (non-posteroanterior/anteroposterior [PA/AP]) chest radiograph view position
- Missing CT report or final clinical diagnosis
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 |
|---|---|
|
AI interstitial opacity-positive
Patients whose index chest radiograph was flagged as interstitial opacity-positive by the AI software.
|
VUNO Med®-Chest X-ray™ is artificial intelligence (AI)-based software that supports the detection and diagnosis of abnormal findings on chest radiographs.
It automatically identifies abnormal findings and provides information on their type and location to aid clinical decision-making.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Positive predictive value (PPV) of AI-detected interstitial opacity
Ramy czasowe: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
Positive predictive value (PPV) of the AI flag for interstitial opacity is the proportion of AI interstitial-opacity-positive index radiographs confirmed as true positives by the radiologist reference standard (consensus review of the paired follow-up CT, CT report, follow-up diagnoses, and the index radiograph).
PPV = true positives / all AI interstitial-opacity-positive cases.
|
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Comparison of AI finding scores between true-positive and false-positive cases
Ramy czasowe: From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
The AI finding scores (e.g., interstitial opacity, consolidation, nodule, pleural effusion) were compared between interstitial-opacity true-positive and false-positive cases using the Mann-Whitney U test.
Scores are summarized as the median (first-third quartile, Q1-Q3).
|
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
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 2022
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
31 grudnia 2024
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
31 grudnia 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
25 czerwca 2026
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
5 lipca 2026
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
7 lipca 2026
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
7 lipca 2026
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
5 lipca 2026
Ostatnia weryfikacja
1 lipca 2026
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2411-003-19548
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .