人工智能学习数据建设项目：胸部听诊声音数据 (AI-sound)
2023年1月24日 更新者：Hyuk-Jae Chang、Yonsei University
目的是为诊断心肺疾病建立胸部听诊资料及相关临床资料。
研究概览
详细说明
全球心血管疾病的发病率正在稳步上升。 根据美国心脏协会的报告，1990年心血管疾病患者有2.71亿人，2019年有5.23亿人，30年左右翻了一番。 因心血管疾病死亡的人数也在稳步增加，从 1990 年的 1210 万增加到 2019 年的 1860 万。
体格检查是病人护理中最基本的技能，包括视、听、叩、触。 其中，听诊是所有使用听诊器地区应用最广泛的检查，是从基层医疗机构到三级医疗机构对主诉胸部症状的患者进行无创初步诊断必不可少的一项基础检查。
然而，如果经验丰富的专家不仔细解读，则难以做出决定，且检测结果偏差较大，因此相当一部分患者依赖于昂贵的后续检测（超声、CT、MRI等） 这导致产生费用和不必要治疗的恶性循环。
近年来，随着机器学习技术、计算技术和基于大量数据的人工智能（AI）的发展，各种学习技术被用作医学疾病诊断和预后预测的工具。
通过基于机器学习的胸部听诊声音分析，疾病诊断和预后预测有望克服检查者的差异和解释。 它可以非常有助于防止过度使用测试和降低医疗成本。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
6000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Bucheon、大韩民国
- Soonchunhyang University Bucheon Hospital
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Seoul、大韩民国
- Severance Hospital
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Giheung-gu
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Yongin、Giheung-gu、大韩民国、16995
- Yongin Severance Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
20年 至 90年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
获得胸部听诊的患者将被纳入。
描述
纳入标准：
- 20 岁及以上的成年人
排除标准：
- 病人拒绝
- 不确定的射线照片
- 不确定的测试结果
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 首席研究员：Hyuk-Jae Chang, MD, PhD、Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2022年5月1日
初级完成 (实际的)
2022年11月30日
研究完成 (实际的)
2022年12月31日
研究注册日期
首次提交
2022年3月25日
首先提交符合 QC 标准的
2022年4月7日
首次发布 (实际的)
2022年4月11日
研究记录更新
最后更新发布 (估计)
2023年1月26日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年1月24日
最后验证
2023年1月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- AI-sound
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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