用于检测儿童骨折的 AI 性能
2022年9月9日 更新者：University Hospital, Montpellier
评估 AI 在疑似虐待儿童环境中检测 2 岁以下儿童骨折的性能。
人工智能 (AI) 软件 BoneView（GLEAMER 公司，法国巴黎）经过设计、测试和验证，可检测和定位标准射线照片上的近期或半近期骨折。
目标是评估 AI 在疑似虐待儿童环境中检测 2 岁以下儿童骨折的性能。
这些患者受益于由“通才”放射科医师和具有虐待儿童专业知识的放射科医师双盲阅读的全身放射照相术。 该读数将与 AI 结果进行比较。
假设是 AI 可有效检测儿童骨折，并且可能对非虐待儿童专家的放射科医生有帮助。
研究概览
地位
招聘中
条件
研究类型
观察性的
注册 (预期的)
210
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：Ingrid Millet, PUPH
- 电话号码：33 678887174
- 邮箱：i-millet@chu-montpellier.fr
学习地点
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-
-
Montpellier、法国、34295
- 招聘中
- University Hospital
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接触：
- Ingrid Millet, PUPH
- 电话号码：33 0678887174
- 邮箱：i-millet@chu-montpellier.fr
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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
1年 至 7个月 (孩子)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
概率样本
研究人群
疑似虐待儿童环境中 2 岁以下的儿童
描述
纳入标准：
- 2岁以下
- 为疑似虐待儿童的环境进行的全身放射照相
- 双盲阅读报告（通才放射科医师和具有虐待儿童专业知识的放射科医师）
排除标准：
- 射线照片无法解释（质量差）
- AI 不适用
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：追溯
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 |
|---|---|---|
|
AI 在射线照片上检测到的骨折百分比
大体时间：1天
|
AI 在射线照片上检测到的骨折百分比
|
1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。
调查人员
- 研究主任：Ingrid Millet, PUPH、University Hospital, Montpellier
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 (预期的)
2022年11月1日
研究完成 (预期的)
2022年12月30日
研究注册日期
首次提交
2022年9月9日
首先提交符合 QC 标准的
2022年9月9日
首次发布 (实际的)
2022年9月13日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年9月13日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年9月9日
最后验证
2022年9月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.