Estudo retrospectivo do desempenho Carebot AI CXR na prática pré-clínica
Detecção de anormalidades por radiografia de tórax usando inteligência artificial: estudo retrospectivo do desempenho do Carebot AI CXR na prática pré-clínica
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O desempenho do software Carebot AI CXR treinado e validado internamente é testado em um conjunto de 127 imagens CXR da população-alvo. Isso é comparado à prática clínica comum, ou seja, avaliação de imagem por um radiologista em um hospital. Os pacientes podem ter uma variedade de achados; nesta fase da avaliação, um achado anormal é considerado uma anormalidade em qualquer uma das classes definidas. Imagens falsas negativas incorretamente previstas pelo software Carebot AI CXR resultam em uma determinação de impacto clínico.
Para coletar os dados do CXR para estudo retrospectivo, os investigadores se dirigiram a um hospital municipal na República Tcheca que presta serviços de saúde para até 130.000 residentes de uma cidade de médio porte (aproximadamente 70.000 habitantes) e arredores. 127 imagens anônimas de RXC foram coletadas entre 15 e 17 de agosto de 2022 e, posteriormente, submetidas a cinco radiologistas independentes de experiência variada para anotação. Os radiologistas selecionados foram solicitados a avaliar se a imagem de RX mostra alguma das 12 anormalidades pré-selecionadas. Imagens pediátricas de RX (menores de 18 anos), exames com problemas técnicos (má qualidade de imagem, rotação) e imagens em projeção lateral foram excluídos do conjunto de dados.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Havířov, Tcheca, 73601
- Nemocnice Havířov, p. o.
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Pacientes hospitalizados que foram encaminhados para radiografia de tórax entre 15 e 17 de agosto de 2022.
Critério de exclusão:
- Imagens pediátricas de tomografia computadorizada (menores de 18 anos)
- Digitalizações com problemas técnicos (baixa qualidade de imagem, rotação)
- Imagens em projeção lateral
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Modelos de observação: Coorte
- Perspectivas de Tempo: Retrospectivo
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
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Coleta retrospectiva de arquivos de pacientes DICOM para o período de 15 a 17 de agosto
Para coletar os dados do RX para estudo retrospectivo, abordamos um hospital municipal na República Tcheca que presta serviços de saúde para até 130.000 residentes de uma cidade de médio porte (aproximadamente 70.000 habitantes) e arredores.
127 imagens anônimas de RXC foram coletadas entre 15 e 17 de agosto de 2022 e, posteriormente, submetidas a cinco radiologistas independentes de experiência variada para anotação.
Os radiologistas selecionados foram solicitados a avaliar se a imagem de RX mostra alguma das 12 anormalidades mencionadas acima.
Imagens pediátricas de RX (menores de 18 anos), exames com problemas técnicos (má qualidade de imagem, rotação) e imagens em projeção lateral foram excluídos do conjunto de dados.
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O Carebot AI CXR é um software baseado em aprendizado profundo que auxilia os radiologistas na interpretação de radiografias de tórax em projeções póstero-anteriores (PA) ou anteroposteriores (AP).
A solução com inteligência artificial detecta automaticamente anormalidades com base em padrões visuais para os seguintes achados: atelectasia, consolidação, cardiomegalia, alargamento do mediastino, pneumoperitônio, pneumotórax, edema pulmonar, lesão pulmonar, fratura óssea, aumento hilar, enfisema subcutâneo e derrame pleural.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Objetivo primário
Prazo: 20-10-2022
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Comparação da precisão do radiologista e da avaliação de imagem Carebot AI CXR.
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20-10-2022
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Objetivo secundário
Prazo: 20-10-2022
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Comparação da precisão de radiologis com experiência diferente vs. Carebot AI CXR.
Avaliação de fraqueza do Carebot AI CXR.
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20-10-2022
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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
- 00001
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano 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
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