人工智能 (AI) 的可靠性 - 内科医生手中的增强床旁心脏超声
2023年12月30日 更新者：Sheba Medical Center
人工智能 (AI) 的可靠性 - 增强型床旁心脏超声 (POCCUS) 在内科医生手中
该研究的目的是测试内科医生在 AISAP CARDIO V0.7 诊断支持系统的帮助下解释回声图像的诊断性能。 地面实况将由专门研究回声的心脏病专家对相同的 POCUS 图像（由内科医生 \ 超声医师获得）进行解释来确定。
最多1000个科目；研究人群将根据以下方案分配：
第 1 组 - 最多 800 名内科住院患者 第 2 组 - 最多 200 名急性老年科住院患者
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
300
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。
学习联系方式
- 姓名：Robert Klempfner, MD
- 电话号码：97235302362
- 邮箱：robert.klempfner@sheba.health.gov.il
学习地点
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Ramat Gan、以色列
- 招聘中
- Sheba medical center
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接触：
- Robert Klempfner, Prof.
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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
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
取样方法
非概率样本
研究人群
内科或老年病科的住院患者具有可接受的 POCUS 研究指征
描述
纳入标准：
- 临床指示的 POCUS 心脏评估，由主治医师针对公认的临床适应症确定
- 愿意并能够同意进行短期的部分经胸 POCCUS 检查
- 没有紧急或其他迫切需要回声实验室进行全面的回声检查。
排除标准：
- 临床情况不稳定，不允许任何必要的合理延迟来获得同意和执行 POCCUS
- 严重的胸廓变形或胸壁感染或伤口无法进行充分的超声心动图检查
- 先前超声心动图检查的超声心动图成像质量非常差或无法诊断。
- 肺切除术后患者
- 无法躺在床上接受标准回声检查的患者
- 参与干预研究
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。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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有POCUS检查指征的住院患者
临床稳定的床旁回声研究接受指征的患者。
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内科医生将进行他们认为适合患者管理的 POCUS 研究。
基于机器学习的视频分析将有助于解读 POCUS 考试。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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一致度
大体时间：30天
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内科医生人工智能辅助解释与专家心脏病专家解释之间的协议
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30天
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内科医生利用 AI 辅助 POCUS 检测到的临床重要发现
大体时间：30天
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30天
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次要结果测量
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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优质 POCUS 图像的百分比
大体时间：30天
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30天
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AI 解释的循环
大体时间：30天
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30天
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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。
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8月21日
初级完成 (估计的)
2023年12月1日
研究完成 (估计的)
2023年12月1日
研究注册日期
首次提交
2022年7月3日
首先提交符合 QC 标准的
2022年7月7日
首次发布 (实际的)
2022年7月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年1月3日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2023年12月30日
最后验证
2023年10月1日
更多信息
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