Artificial Intelligence (AI) Detection of Incidental Interstitial Opacity on Chest Radiography
5 juli 2026 uppdaterad av: 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.
Studieöversikt
Status
Avslutad
Betingelser
Intervention / Behandling
Studietyp
Observationell
Inskrivning (Faktisk)
1293
Kontakter och platser
Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.
Studieorter
-
-
Seoul
-
Seoul, Seoul, Sydkorea, 06973
- Chung-Ang University Hospital
-
-
Deltagandekriterier
Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
- Äldre vuxen
Tar emot friska volontärer
Ja
Testmetod
Icke-sannolikhetsprov
Studera befolkning
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.
Beskrivning
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
Studieplan
Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
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.
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Positive predictive value (PPV) of AI-detected interstitial opacity
Tidsram: 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
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Comparison of AI finding scores between true-positive and false-positive cases
Tidsram: 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
|
Samarbetspartners och utredare
Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.
Sponsor
Samarbetspartners
Studieavstämningsdatum
Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
1 februari 2022
Primärt slutförande (Faktisk)
31 december 2024
Avslutad studie (Faktisk)
31 december 2024
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
25 juni 2026
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
5 juli 2026
Första postat (Faktisk)
7 juli 2026
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
7 juli 2026
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
5 juli 2026
Senast verifierad
1 juli 2026
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Ytterligare relevanta MeSH-villkor
Andra studie-ID-nummer
- 2411-003-19548
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Nej
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Nej
produkt tillverkad i och exporterad från U.S.A.
Nej
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .