Исследование эффективности применения диагностических инструментов искусственного интеллекта (ИИ) при медицинской визуализации (МИ) респираторных (R) инфекционных (I) заболеваний (D) (AI-MIRID)
12 августа 2024 г. обновлено: Wen-hong Zhang, Huashan Hospital
Раннее выявление и серьезное предупреждение острых респираторных инфекционных заболеваний имеют первостепенное значение.
Использование эффективных средств для правильной диагностики источника инфекции на ранней стадии является предпосылкой всех эффективных мер.
AI-MID — это исследовательская инициатива, в которой используются инструменты искусственного интеллекта для оказания помощи в диагностике респираторных заболеваний с помощью клинических медицинских изображений, целью которой является сокращение времени, которое врачи тратят на просмотр изображений, повышение эффективности работы и повышение чувствительности и специфичности выявления пневмонии, тем самым улучшая уровень выявления пневмонии на низовом уровне.
Такой подход способствует точной профилактике, точной диагностике и точному лечению.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Интервенционный
Регистрация (Оцененный)
2000
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Wenhong Zhang
- Номер телефона: (86)52889999
- Электронная почта: zhangwenhong@fudan.edu.cn
Места учебы
-
-
-
Shanghai, Китай, 200040
- Рекрутинг
- Huashan Hospital
-
Контакт:
- Wenhong Zhang, Professor
- Номер телефона: (86)52889999
- Электронная почта: zhangwenhong@fudan.edu.cn
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Да
Описание
Критерии включения:
- 1-90 лет, пол не указан.
- Проявляются симптомы инфекции дыхательных путей.
- Обязательно иметь результаты этиологического обследования.
- Должны быть данные изображений;
Критерии исключения:
- Серьезные артефакты на медицинских изображениях
- Клинический диагноз указывает на сопутствующий отек легких.
- Двойной обзор приводит к неясному диагнозу или потенциально ошибочному диагнозу.
- В других ситуациях, которые могут вызвать трудности при прочтении фильмов, или, по мнению исследователя, участник исследования считается непригодным для зачисления.
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Без вмешательства: Без вмешательства
Невмешательство
|
|
|
Экспериментальный: Группа интерпретации медицинских изображений на основе искусственного интеллекта
Используя клиническую информацию, данные визуализации и соответствующие этиологические результаты участников исследования, создается диагностический инструмент искусственного интеллекта, позволяющий специфично распознавать медицинские изображения грудной клетки пациентов и делать соответствующие диагностические заключения.
|
В группе интерпретации ИИ с использованием клинической информации, данных визуализации и соответствующих этиологических результатов участников исследования создается диагностический инструмент ИИ, предназначенный специально для распознавания медицинских изображений грудной клетки пациентов и построения соответствующих диагностических заключений.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Оценка диагностической эффективности диагностических инструментов искусственного интеллекта при медицинской визуализации респираторных инфекционных заболеваний
Временное ограничение: 2 года
|
Для оценки диагностической эффективности программного обеспечения компьютерной диагностики (CAD) при выявлении легочных инфекций в исследовании будут использованы следующие методы: Критерии визуализации: Опытные рентгенологи будут интерпретировать медицинские изображения участников исследования, служащие стандартом визуализации. Компьютерное обнаружение: одновременно программное обеспечение CAD будет анализировать медицинские изображения участников для получения диагностических результатов. Оценка эффективности: Точность и последовательность программного обеспечения CAD будут оцениваться путем сравнения его интерпретации с диагнозами, поставленными рентгенологами. |
2 года
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Использование инструментов искусственного интеллекта для раннего выявления и серьезного предупреждения респираторных инфекционных заболеваний
Временное ограничение: 2 года
|
Путем интеграции медицинских изображений участников исследования с соответствующими результатами обнаружения респираторных патогенов эти данные будут использоваться в качестве входных данных для обучающего набора в диагностический инструмент искусственного интеллекта, что позволит ему пройти глубокое обучение.
В результате этого процесса будет создан диагностический инструмент искусственного интеллекта, основанный на визуализации патогенов.
После завершения сбора данных как для ретроспективного, так и для проспективного разделов исследования мы планируем оценить прогрессирование заболевания и прогноз участников исследования на основе анализа выживаемости и прогностического моделирования.
Интегрируя клинические данные и данные визуализации, мы стремимся повысить точность и точность модели прогностической оценки.
Модель будет постоянно оптимизироваться в соответствии с изменениями условий участников исследования, набранных в разные периоды времени.
|
2 года
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 апреля 2022 г.
Первичное завершение (Оцененный)
1 декабря 2025 г.
Завершение исследования (Оцененный)
1 декабря 2026 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
7 августа 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
12 августа 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
14 августа 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
14 августа 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
12 августа 2024 г.
Последняя проверка
1 августа 2024 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AI-MIRID
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
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. .