Viabilidade da classificação baseada em IA de sons normais, sibilantes e crepitantes do estetoscópio em ambientes clínicos
Avaliando a viabilidade de algoritmos de inteligência artificial em ambientes clínicos para classificação de sons normais, sibilos e crepitações adquiridos de um estetoscópio digital
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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-
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Peshawar, Paquistão, 25000
- Lady Reading Hospital, Pakistan
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Todas as idades
- Consentimento por escrito fornecido
Critério de exclusão:
- Condição do sujeito instável
- Deformidade da parede torácica ou feridas em áreas de aplicação de adesivos
- Consentimento por escrito não fornecido
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Validação clínica de modelos de IA para detecção de sibilos, crepitações e sons pulmonares normais em comparação com o padrão-ouro
Prazo: 2 meses
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Os modelos de IA serão testados quanto à sua viabilidade clínica por meio da comparação dos resultados obtidos dos modelos de IA com o padrão-ouro, medindo a concordância positiva e negativa (NPA e PPA).
O padrão-ouro é o rótulo dado a cada gravação de som pulmonar por um pneumologista experiente.
O modelo AI é cego para esses rótulos e é testado independentemente para detecção de sons pulmonares normais, sibilos e crepitações
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2 meses
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Testando a precisão de modelos de inteligência artificial para detecção de sibilos, crepitações e sons pulmonares normais, medindo a sensibilidade e a especificidade
Prazo: 2 meses
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Modelos de inteligência artificial são treinados em sons pulmonares coletados de três estetoscópios digitais diferentes chamados NoaScope, eSteth e Littmann individualmente. Os dados dos três estetoscópios digitais também são mesclados para treinar modelos de IA separados. Esses modelos de IA treinados serão avaliados com base na sensibilidade, que é a capacidade de identificar corretamente sibilos e crepitações, e na especificidade, que é a capacidade de identificar corretamente os sons pulmonares normais. Os valores verdadeiro positivo (TP), verdadeiro negativo (TN), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) serão usados para calcular a sensibilidade e especificidade usando as seguintes expressões. Sensibilidade: TP/TP+FN Especificidade: TN/TN+FP |
2 meses
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Análise de desempenho de três estetoscópios digitais: Littmann, NoaScope e eSteth
Prazo: 2 meses
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A análise do desempenho de três estetoscópios digitais NoaScope, eSteth e Littmann será avaliada pela sensibilidade e especificidade alcançadas por cada estetoscópio. Os valores verdadeiro positivo (TP), verdadeiro negativo (TN), falso positivo (FP) e falso negativo (FN) serão usados para calcular a sensibilidade e especificidade usando as seguintes expressões. Sensibilidade: TP/TP+FN Especificidade: TN/TN+FP |
2 meses
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- Pulmo AI LRH
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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