- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT05364268
Оценка AudibleHealth Dx Dx SaMD на основе AI/ML с использованием FCV-SDS в диагностике заболевания COVID-19: клиническая валидация
Оценка диагностического программного обеспечения на основе искусственного интеллекта / машинного обучения в качестве медицинского устройства с использованием сигнатур данных сигнала вокализации принудительного кашля в диагностике заболевания COVID-19: проспективное клиническое валидационное испытание двух групп с не меньшей эффективностью программного обеспечения AudibleHealth Dx в качестве Медицинское устройство (EUA-США)
AudibleHealth Dx — это диагностическое программное обеспечение как медицинское устройство (Dx SaMD), состоящее из набора программных подпрограмм, которые взаимодействуют с собственной базой данных сигнатур сигнальных данных (SDS) с использованием искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML) для анализа вынужденных сигнатуры данных сигнала вокализации кашля (FCV-SDS) для диагностических целей.
В этом исследовании будет оцениваться эффективность AudibleHealth Dx по сравнению со стандартным тестом полимеразной цепной реакции с обратной транскриптазой (RT-PCR) для диагностики COVID-19.
Второстепенной целью исследования будет тестирование удобства использования устройства для участников и поставщиков.
Обзор исследования
Статус
Условия
Подробное описание
Исследование представляет собой проспективное многоцентровое исследование не меньшей эффективности, в котором AudibleHealth Dx сравнивается с одобренным FDA тестом ОТ-ПЦР на COVID-19, чтобы продемонстрировать не меньшей эффективность PPA и NPA при использовании этого устройства для диагностики болезни COVID-19. Тест AudibleHealth Dx и «BioFire Respiratory 2.1 (RP2.1)» (торговая марка) тест будет проводиться для каждого участника во время одной встречи. Участники и персонал не будут знать результаты AudibleHealth Dx и статус RT-PCR во время тестирования. Никто не будет знать оба результата в режиме реального времени, за исключением координаторов сайта и неослепленного статистика, специально уполномоченного получать эти результаты для целей регистрации, аудита, отслеживания и сбора данных. • Раскрытие результатов будет происходить после получения результатов AudibleHealth Dx, RT-PCR и второго RT-PCR (при необходимости для несоответствия). Результаты теста ОТ-ПЦР будут получены участником в соответствии с протоколом клинического центра.
Целевой набор для этого испытания будет состоять из 65 положительных случаев COVID-19 и 152 отрицательных случаев COVID-19, предполагая распространенность 0,30 для в общей сложности 217 субъектов, отвечающих всем критериям включения.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
Florida
-
Sunrise, Florida, Соединенные Штаты, 33325
- Sunrise Research Institute
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Описание
Критерии включения:
- 18 лет и старше
- Присутствует для планового амбулаторного тестирования COVID-19 RT-PCR
- Соответствует утвержденным FDA EUA показаниям для использования RT-PCR-тестирования мазка из носа на COVID-19.
- Заявленная готовность соблюдать все судебные процедуры и доступность на время судебного разбирательства
- Перед тестированием необходимо получить информированное согласие
- Возможность заполнения как формы информированного согласия, так и экранов приложения медицинского устройства на английском языке (перевод на другие языки в настоящее время недоступен)
Критерий исключения:
- Любой человек, участвовавший в испытании AudibleHealth Dx Development, Training и Usability (наборы данных для обучения и тестирования должны храниться строго отдельно).
- Меньше 18 лет
- Невозможно произвести произвольную вокализацию форсированного кашля (FCV)
- Недавно перенесенная острая травма головы, шеи, горла, груди, живота или туловища.
- Патентованная трахеостомическая стома
- Недавняя травма или операция на груди/животе/туловище, недавняя/стойкая нейроваскулярная травма или недавняя внутричерепная операция
- Травма решетчатой пластины или операция на решетчатой пластине в анамнезе, диафрагмальная грыжа, наружное лучевое облучение шеи/горла/челюстно-лицевой области, повреждение/паралич диафрагмального нерва, радикальная хирургия шеи/горла/челюстно-лицевой области, травма голосовых связок или узелки
- Поскольку у людей с афазией могут возникнуть трудности с получением FCV-SDS за время, отведенное приложением, эта популяция также будет исключена из текущего испытания.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Только для случая
- Временные перспективы: Перспективный
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
---|---|
Пробная популяция
Исследуемая популяция будет включаться из взрослых, поступающих для планового амбулаторного тестирования на COVID-19 в одном центре, потенциально с несколькими местами тестирования (в зависимости от местных потребностей во время исследования).
Исследуемое устройство будет предоставлено Участникам через мобильный телефон с предустановленным стандартным программным обеспечением производителя оригинального оборудования (COTS OEM) и исследовательским программным обеспечением Dx SaMD.
Исследуемое устройство будет оцениваться во время одного контакта, при котором будет взят FCV-SDS.
Это испытание не предусматривает никаких последующих посещений или контактов с участниками.
|
Устройство: Диагностический тест: диагностическое программное обеспечение как медицинское устройство
AudibleHealth Dx — это исследовательское программное обеспечение Dx для Dx, состоящее из набора программных подпрограмм, которые взаимодействуют с проприетарной базой данных сигнатур данных сигналов (SDS) с использованием искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML) для анализа сигнатур данных сигналов вокализации при принудительном кашле (FCV-SDS). ) в диагностических целях.
Планируемое использование Dx SaMD на основе AudibleHealth AI/ML с использованием FCV-SDS для диагностики острых и хронических заболеваний, в частности болезни COVID-19 для этого исследования.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
---|---|---|
Не меньшей эффективности положительного процента согласия (PPA)
Временное ограничение: У участников будет одна встреча продолжительностью менее одного часа; предполагаемая продолжительность исследования составляет 6 недель. Целевая регистрация составляет 65 положительных и 152 отрицательных участника.
|
Чтобы продемонстрировать не меньшую положительную процентную согласованность (PPA) AudibleHealth Dx по сравнению с одобренным FDA тестом RT-PCR SARS CoV-2 для диагностики заболевания COVID-19
|
У участников будет одна встреча продолжительностью менее одного часа; предполагаемая продолжительность исследования составляет 6 недель. Целевая регистрация составляет 65 положительных и 152 отрицательных участника.
|
Неполноценность отрицательного процентного согласия (NPA)
Временное ограничение: У участников будет одна встреча продолжительностью менее одного часа; предполагаемая продолжительность исследования составляет 6 недель. Целевая регистрация составляет 65 положительных и 152 отрицательных участника.
|
2. Чтобы продемонстрировать не меньшую эффективность отрицательного процентного совпадения (NPA) AudibleHealth Dx по сравнению с одобренным FDA тестом RT-PCR SARS-CoV-2 для диагностики болезни COVID-19.
|
У участников будет одна встреча продолжительностью менее одного часа; предполагаемая продолжительность исследования составляет 6 недель. Целевая регистрация составляет 65 положительных и 152 отрицательных участника.
|
Соавторы и исследователи
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Yu F, Yan L, Wang N, Yang S, Wang L, Tang Y, Gao G, Wang S, Ma C, Xie R, Wang F, Tan C, Zhu L, Guo Y, Zhang F. Quantitative Detection and Viral Load Analysis of SARS-CoV-2 in Infected Patients. Clin Infect Dis. 2020 Jul 28;71(15):793-798. doi: 10.1093/cid/ciaa345.
- Chen YH, DeMets DL, Lan KK. Increasing the sample size when the unblinded interim result is promising. Stat Med. 2004 Apr 15;23(7):1023-38. doi: 10.1002/sim.1688.
- Amoh J, Odame K. Deep Neural Networks for Identifying Cough Sounds. IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2016 Oct;10(5):1003-1011. doi: 10.1109/TBCAS.2016.2598794. Epub 2016 Sep 16.
- Arevalo-Rodriguez I, Buitrago-Garcia D, Simancas-Racines D, Zambrano-Achig P, Del Campo R, Ciapponi A, Sued O, Martinez-Garcia L, Rutjes AW, Low N, Bossuyt PM, Perez-Molina JA, Zamora J. False-negative results of initial RT-PCR assays for COVID-19: A systematic review. PLoS One. 2020 Dec 10;15(12):e0242958. doi: 10.1371/journal.pone.0242958. eCollection 2020.
- Assandri R, Canetta C, Vigano G, Buscarini E, Scartabellati A, Montanelli A. Laboratory markers included in the Corona Score can identify false negative results on COVID-19 RT-PCR in the emergency room. Biochem Med (Zagreb). 2020 Oct 15;30(3):030402. doi: 10.11613/BM.2020.030402. Epub 2020 Aug 5.
- Bahreini F, Najafi R, Amini R, Khazaei S, Bashirian S. Reducing False Negative PCR Test for COVID-19. Int J MCH AIDS. 2020;9(3):408-410. doi: 10.21106/ijma.421. Epub 2020 Oct 8.
- Chaimayo C, Kaewnaphan B, Tanlieng N, Athipanyasilp N, Sirijatuphat R, Chayakulkeeree M, Angkasekwinai N, Sutthent R, Puangpunngam N, Tharmviboonsri T, Pongraweewan O, Chuthapisith S, Sirivatanauksorn Y, Kantakamalakul W, Horthongkham N. Rapid SARS-CoV-2 antigen detection assay in comparison with real-time RT-PCR assay for laboratory diagnosis of COVID-19 in Thailand. Virol J. 2020 Nov 13;17(1):177. doi: 10.1186/s12985-020-01452-5.
- Imran A, Posokhova I, Qureshi HN, Masood U, Riaz MS, Ali K, John CN, Hussain MI, Nabeel M. AI4COVID-19: AI enabled preliminary diagnosis for COVID-19 from cough samples via an app. Inform Med Unlocked. 2020;20:100378. doi: 10.1016/j.imu.2020.100378. Epub 2020 Jun 26.
- Katz AP, Civantos FJ, Sargi Z, Leibowitz JM, Nicolli EA, Weed D, Moskovitz AE, Civantos AM, Andrews DM, Martinez O, Thomas GR. False-positive reverse transcriptase polymerase chain reaction screening for SARS-CoV-2 in the setting of urgent head and neck surgery and otolaryngologic emergencies during the pandemic: Clinical implications. Head Neck. 2020 Jul;42(7):1621-1628. doi: 10.1002/hed.26317. Epub 2020 Jun 12.
- Kosasih K, Abeyratne UR, Swarnkar V, Triasih R. Wavelet augmented cough analysis for rapid childhood pneumonia diagnosis. IEEE Trans Biomed Eng. 2015 Apr;62(4):1185-94. doi: 10.1109/TBME.2014.2381214. Epub 2014 Dec 18.
- Kucirka LM, Lauer SA, Laeyendecker O, Boon D, Lessler J. Variation in False-Negative Rate of Reverse Transcriptase Polymerase Chain Reaction-Based SARS-CoV-2 Tests by Time Since Exposure. Ann Intern Med. 2020 Aug 18;173(4):262-267. doi: 10.7326/M20-1495. Epub 2020 May 13.
- Laguarta J, Hueto F, Subirana B. COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis Using Only Cough Recordings. IEEE Open J Eng Med Biol. 2020 Sep 29;1:275-281. doi: 10.1109/OJEMB.2020.3026928. eCollection 2020.
- Liu JM, You M, Wang Z, Li GZ, Xu X, Qiu Z. Cough event classification by pretrained deep neural network. BMC Med Inform Decis Mak. 2015;15 Suppl 4(Suppl 4):S2. doi: 10.1186/1472-6947-15-S4-S2. Epub 2015 Nov 25.
- Mehta CR, Pocock SJ. Adaptive increase in sample size when interim results are promising: a practical guide with examples. Stat Med. 2011 Dec 10;30(28):3267-84. doi: 10.1002/sim.4102. Epub 2010 Nov 30.
- Moore NM, Li H, Schejbal D, Lindsley J, Hayden MK. Comparison of Two Commercial Molecular Tests and a Laboratory-Developed Modification of the CDC 2019-nCoV Reverse Transcriptase PCR Assay for the Detection of SARS-CoV-2. J Clin Microbiol. 2020 Jul 23;58(8):e00938-20. doi: 10.1128/JCM.00938-20. Print 2020 Jul 23.
- Nemati E, Rahman MM, Nathan V, Vatanparvar K, Kuang J. A Comprehensive Approach for Classification of the Cough Type. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2020 Jul;2020:208-212. doi: 10.1109/EMBC44109.2020.9175345.
- Sharan RV, Abeyratne UR, Swarnkar VR, Porter P. Automatic Croup Diagnosis Using Cough Sound Recognition. IEEE Trans Biomed Eng. 2019 Feb;66(2):485-495. doi: 10.1109/TBME.2018.2849502. Epub 2018 Jun 21. Erratum In: IEEE Trans Biomed Eng. 2019 May;66(5):1491.
- Khomsay, S., Vanijjirattikhan, R., & Suwatthikul, J. (2019). Cough detection using PCA and Deep Learning. Paper presented at the 2019 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC)
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
- Патологические процессы
- Коронавирусные инфекции
- Нидовирусные инфекции
- РНК-вирусные инфекции
- Инфекции дыхательных путей
- Заболевания дыхательных путей
- Пневмония, вирусная
- Пневмония
- Легочные заболевания
- Атрибуты болезни
- COVID-19
- Коронавирусные инфекции
- Инфекции
- Передающиеся заболевания
- Вирусные заболевания
Другие идентификационные номера исследования
- Pro00061778
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .
Клинические исследования Коронавирус заболевание 2019
-
Leidos Life SciencesUnited States Department of DefenseОтозванCOVID-19 | COVID-19 | Коронавирус заболевание 2019 | Инфекция SARS-CoV-2 | SARS-CoV-2 Острое респираторное заболевание | COVID-19 пандемия | Вирусная инфекция COVID-19 | Вирусное заболевание COVID-19 | Новая коронавирусная болезнь 2019 г. | Новая коронавирусная инфекция 2019 г. | 2019-нКоВ Болезнь | Инфекция...
-
Leidos Life SciencesUnited States Department of DefenseПрекращеноCOVID-19 | COVID-19 | Коронавирус заболевание 2019 | Инфекция SARS-CoV2 | SARS-CoV-2 Острое респираторное заболевание | COVID-19 пандемия | Вирусная инфекция COVID-19 | Вирусное заболевание COVID-19 | Новая коронавирусная болезнь 2019 г. | Новая коронавирусная инфекция 2019 г. | 2019-нКоВ Болезнь | Инфекция...Соединенные Штаты
-
Leidos Life SciencesUnited States Department of DefenseАктивный, не рекрутирующийCOVID-19 | COVID-19 | Коронавирус заболевание 2019 | Инфекция SARS-CoV-2 | SARS-CoV-2 Острое респираторное заболевание | COVID-19 пандемия | Вирусная инфекция COVID-19 | Вирусное заболевание COVID-19 | Новая коронавирусная болезнь 2019 г. | Новая коронавирусная инфекция 2019 г. | 2019-нКоВ Болезнь | Инфекция...Соединенные Штаты
-
Akesobio Australia Pty LtdЗавершенныйКоронавирусная болезнь 2019 (COVID-19)Новая Зеландия
-
Janssen Vaccines & Prevention B.V.ЗавершенныйКоронавирусное заболевание-2019 (COVID-19) ПрофилактикаЮжная Африка, Бразилия, Аргентина, Мексика, Индия
-
Hospital Italiano de Buenos AiresUniversity of Buenos Aires; Ministerio de Salud de Ciudad Autónoma de Buenos AiresЗавершенныйПочечный диализ | Коронавирусная болезнь 2019 ВакциныАргентина
-
CSL BehringЗавершенныйКоронавирусная болезнь 2019 (COVID-19)Соединенные Штаты
-
Guangzhou Institute of Respiratory DiseaseTongji Hospital; Guangzhou Eighth People's Hospital; Guangzhou Cellgenes Biotechnology...НеизвестныйКоронавирусная болезнь 2019 (COVID-19)Китай
-
AstraZenecaПрекращеноКоронавирусная болезнь 2019 (COVID-19)Германия