评估人工智能在超声引导区域麻醉中准确性的研究
基于人工智能的解剖学识别软件 (Nerveblox) 的评估,该软件专为超声引导的周围神经和平面块扫描程序而设计
这项观察性研究的目的是评估人工智能 (AI) 软件在周围神经阻滞前辅助超声扫描的准确性。 这项研究将接受 40 名健康志愿者,其中将对四种不同的块类型进行超声波扫描。
它旨在回答的主要问题是:
- 人工智能软件 Nerveblox 能否正确突出显示并找到所提供的神经或平面阻滞上的关键解剖标志?
- 当 AI 软件扫描成功率达到 100% 时,用户能否获得所提供的神经或平面阻滞的正确视图?
参与者将在四个神经阻滞区域下接受评估,以使用超声引导的人工智能软件识别他们的关键解剖标志。
三名具有不同水平超声引导区域麻醉 (UGRA) 经验但有资格执行 UGRA 技术的住院医师将在超声输入的人工智能软件扫描成功率达到 100% 时收集超声图像。 收集美国图像后,每对美国图像(突出显示和原始图像)将由 2 位专家独立和盲目地评估 AI 辅助的准确性。
研究概览
详细说明
超声引导区域麻醉 (UGRA) 是目前麻醉师的一种有效方法。 在这项单中心研究中,我们旨在评估人工智能有效性的准确性。 所有扫描都将在 FDA 批准的通用超声设备(GE Logiq,威斯康星州,美国)上进行,软件设置将由赞助商提供,同时拥有该软件(Nerveblox,Smart Alfa Teknoloji San。 Ve Tic。 A.S.,安卡拉,土耳其)。
该研究的方法是:
- 将招募三名在麻醉学领域接受过第二年、第三年和第四年教育并且也有资格执行 UGRA 的独立居民,以使用人工智能软件 (Nerveblox v1.0)。
- 将招募 40 名(20 名男性和 20 名女性)志愿者进行研究,并将考虑并记录志愿者的人口统计信息(体重指数、性别、年龄)。
- 志愿者的顺序将在参与者之间随机分配。
考虑的周围神经和平面阻滞是:
- 肌间沟臂丛神经
- 锁骨上臂丛神经
- 锁骨下臂丛神经
- 腹横肌平面
- 每个学员将在 Nerveblox 上达到 100% 的“扫描成功”,以记录原始图像和突出显示的图像。
- 每个学员将只扫描 1 次。
关于数据分析:
- 人工智能软件准确性的评估将由2名区域麻醉领域的专家使用分级量表(0:错误定位,1:非常差,2:差,3:好,4:非常好,5:出色的)。
- 当达到 100% 时,专家将被要求评估 Nerveblox 突出显示性能的准确性。
- 人口统计数据平均值将显示在研究结果中。
- 将使用 SPSS 25.0 软件以 95% 的置信水平分析数据。 对于测量,将提供平均值、标准偏差 (SD)、最小值、最大值和中值统计数据。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Ankara
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Çankaya、Ankara、火鸡、06500
- Gazi University School of Medicine
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
总共有 20 名女性和 20 名男性健康志愿者通过接受知情同意书参与了研究。 记录了志愿者的体重指数、年龄和性别信息。 赞助商 Smart Alfa Teknoloji San。 抽动症。 作为。支付志愿者在研究期间的后勤费用。
参与研究的居民必须在第 2、3 和 4 年的教育中扫描超声图像,并且还具有执行 UGRA 的知识。
2 名在区域麻醉方面知识渊博且至少有 15 年经验的专家将参与对收集到的扫描进行评分。
描述
纳入标准:
- 18岁以上志愿者
- 能够在参加研究前接受并签署知情同意书
排除标准:
- 18岁以下志愿者
- 不愿接受或患有精神/神经疾病者在参加研究前签署知情同意书
- 不能平躺
- 选定区域的解剖畸形
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
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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人工智能在超声引导周围神经和平面阻滞之前识别实时超声图像上关键解剖标志的准确性
大体时间:1个月
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居民将使用人工智能软件对 40 名志愿者(20 名男性和 20 名女性)进行扫描,直到获得 100% 的扫描成功,这意味着所有与区域相关的关键解剖标志都被正确识别和颜色叠加。
关键解剖标志的准确性将由 2 名区域麻醉领域的独立专家进行评估。
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1个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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专家根据人口统计信息完成的评级结果评估
大体时间:1天,对所有志愿者进行扫描和评分后
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在扫描过程中,将收集志愿者的体重指数、性别和年龄信息。
人工智能软件的准确性将与收集的人口统计信息进行评估,以了解准确性的差异。
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1天,对所有志愿者进行扫描和评分后
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合作者和调查者
合作者
调查人员
- 研究主任:Dudu Berrin Günaydın, Proffessor、Gazi University
出版物和有用的链接
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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