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DeepDDH系统筛查婴儿发育性髋关节发育不良(DDH)的效果研究

2025年1月3日 更新者:Lixin Jiang、RenJi Hospital

临床队列中人工智能辅助超声筛查新生儿髋关节发育不良的盲法随机对照试验

为了确定 DeepDDH 系统(一种深度学习框架)在提高接受发育性髋关节发育不良 (DDH) 筛查的婴儿的诊断准确性和缩短随访间隔方面的功效,研究人员正在进行一项盲法、随机对照试验。 该试验将纯人工智能和人工智能辅助的 DDH 评估与超声图像初步分析中不同熟练程度的超声医师的解释并置。

研究概览

详细说明

  1. 参与中心及医生:

    本部分研究超声筛查序列数据库中的数据主要来自上海交通大学医学院附属仁济医院和上海交通大学医学院附属第六人民医院。 上海三甲医院仁济医院、第六人民医院、复旦大学附属儿科医院开展Graf超声检查较早,平均历史超过10年。 各单位均能成熟开展Graf超声检查,并有良好的质量控制和管理。 技术相对成熟,负责提供6名具有5-10年以上DDH超声诊断经验的专家超声医师,600余例DDH超声手术,1名具有5-10年DDH诊断经验的儿科骨科专家参与研究。 然而,其他几家DDH超声筛查较晚且诊断经验不足的基层或偏远医疗机构主要负责提供8名初级超声检查师(接受过20次DDH超声操作的培训住院医师)参与研究。 参与研究的另外4名初级超声医师由第六人民医院和复旦大学附属儿科医院提供,因此共有12名初级超声医师参与了本研究。 在研究之前,参与本研究的超声检查医师将通过在线试卷进行统一、定量的评估。

  2. 研究过程:

在随机诊断试验研究开始前一周,该研究前瞻性地重新评估超声筛查序列数据库的回顾性数据集,在该研究中注册的超声技师以PPT、视频、文献的形式接受了最新DDH超声诊断的统一培训学习、线下指导。

对于超声筛查序列数据库中包含的病例,它们会以随机的形式出现在不同的对照组中,例如AI模型、专家超声医师组(由6名超声专家组成)、初级超声医师组(由6名初级超声医师组成)超声医师组)、初级超声医师组(由6名初级超声医师组成)+AI辅助组。 将超声筛查序列数据库中的所有图像数据按各组独立划分为测量点和测量线,系统给出最终的α角、β角诊断和分类结果。

超声筛查序列数据库中病例的随机出现有一定的规律:(1)根据超声检查日期,将2152例超声筛查分为848天。 (2) 为期 848 天的研究采用分组随机化,使用计算机生成的随机数序列,以 4 或 8 为一组进行随机化。 即每天首次检查的病例分为一组(AI组、高级超声专家组、初级超声医师组、AI辅助初级超声医师组),后续检查的病例根据情况进行分组到第一检查组。 根据 6 或 12 块大小的块随机化,在每组内重复随机化。

当随机呈现非首例后续随访病例时,纳入既往检查结果作为参考。 在AI辅助组中,每位超声医师被要求根据AI设备提供的测量点、诊断角度和打字结果选择是否修改或确认诊断。 但在高级超声专家组、初级超声医师无协助组中,专门的研究助理会关闭AI显示功能,以确保不向超声医师提供额外信息。 以两位具有10年DDH超声诊断经验的超声专家的共识作为金标准。 若意见不一致,则聘请具有5-10年DDH诊治经验的第三位儿科专家对DDH的诊治进行评估。 最终共识被用作黄金标准。

最后由独立研究助理对上述不同组的操作结果进行总结分析,包括α角、β角、打字结果以及病例的具体随访经验(包括随访次数和随访时间) )。

研究类型

介入性

注册 (估计的)

1976

阶段

  • 不适用

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

研究联系人备份

学习地点

    • Shanghai
      • Shanghai、Shanghai、中国、200127
        • Ren Ji Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
        • 接触:

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

接受健康志愿者

不

描述

纳入标准:

  • 2014年8月至2021年12月期间在上海交通大学医学院附属仁济医院及上海交通大学医学院附属第六人民医院接受DDH超声检查的28天至6个月婴儿

排除标准:

  • 缺乏或不完整超声图像的患者;
  • 图像质量较差且评估后无法使用图像的患者,包括不符合解剖学鉴定(检查表I由七个解剖结构组成:1.软骨骨边界,2.股骨头,3.滑膜皱襞,4.关节囊和软骨膜、5.盂唇、6.软骨顶、7.骨顶)和可用性检查(检查表 II 包括三个解剖标志:1.髂骨下肢,2.平行中平面,3.盂唇);
  • 脑瘫、关节挛缩、化脓性髋炎等其他疾病引起的髋关节发育不良的婴儿,或患有其他髋关节疾病和肢体畸形的婴儿。

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

  • 主要用途:诊断
  • 分配:随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:双倍的

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
有源比较器:初级超声技师注释
参与者不会收到来自 DeepDDH 系统的视觉提示。 初级超声技师技术人员将提供初步解释,然后由专家团队进行验证和后续审查。
参与者不会收到来自 DeepDDH 系统的视觉提示。 初级超声技师技术人员将提供初步解释,然后由专家团队进行验证和后续审查。
其他名称:
  • 初级超声技师注释
有源比较器:高级超声技师注释
参与者不会收到来自 DeepDDH 系统的视觉提示。
参与者不会收到来自 DeepDDH 系统的视觉提示。
其他名称:
  • 高级超声技师注释
实验性的:DeepDDH系统注释
通过随机化,人工智能技术将进行一部分初步解释,研究团队将评估这些人工智能生成的初步解释与最终解释之间的分歧程度。
通过随机化,人工智能技术将进行一部分初步解释,研究团队将评估这些人工智能生成的初步解释与最终解释之间的分歧程度。
其他名称:
  • DeepDDH系统注释
实验性的:DeepDDH 辅助初级超声技师注释
参与者将从 DeepDDH 系统收到视觉提示。
参与者将从 DeepDDH 系统收到视觉提示。
其他名称:
  • DeepDDH 辅助初级超声技师注释

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
平均诊断准确度
大体时间:30分钟
其计算方法是,初步解读符合专家组分级的病例数除以应确诊病例总数。
30分钟

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
平均诊断灵敏度
大体时间:30分钟
它的计算方法是用真阳性病例数除以真阳性病例数和假阴性病例数之和。
30分钟
平均诊断特异性
大体时间:30分钟
它的计算方法是用真阴性病例数除以真阴性病例数和假阳性病例数之和。
30分钟
平均随访次数
大体时间:30分钟
每组的平均随访次数是通过将组内每个参与婴儿的随访总次数除以该组中参与婴儿的数量来获得的。 随访次数具体计算如下:对于每个参与婴儿,若出现假阳性诊断且无后续随访检查结果,则随访次数加1;如果假阴性诊断导致参与婴儿的随访过程结束,则不再计算进一步的随访。
30分钟

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 (估计的)

2025年1月15日

初级完成 (估计的)

2025年3月30日

研究完成 (估计的)

2025年4月30日

研究注册日期

首次提交

2025年1月3日

首先提交符合 QC 标准的

2025年1月3日

首次发布 (实际的)

2025年3月25日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年3月25日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年1月3日

最后验证

2025年1月1日

更多信息

与本研究相关的术语

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

是的

IPD 计划说明

通过病例记录表记录受试者的临床人口统计信息,并通过ResMan平台以电子方式收集和管理数据。

IPD 共享支持信息类型

  • 研究方案
  • 树液
  • 分析代码
  • 企业社会责任

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

在美国制造并从美国出口的产品

不

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