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Artificial Intelligence (AI) Detection of Incidental Interstitial Opacity on Chest Radiography

2026年7月5日 更新者:Kyoungmin Moon、Chung-Ang University Hospital

Evaluating the Real-World Performance of Artificial Intelligence (AI)-Based Detection for Interstitial Lung Disease in Chest X-Ray Images

The goal of this observational study is to learn how well an artificial intelligence (AI)-based chest X-ray analysis software can incidentally detect interstitial lung disease (ILD), which appears as interstitial opacity, on chest X-rays taken for other reasons, and whether these AI-flagged findings represent true interstitial opacity.

The main question it aims to answer is: How often does an AI-flagged interstitial opacity correspond to true ILD?

This retrospective study uses existing records: researchers review each participant's follow-up computed tomography(CT), CT report, and final diagnosis to confirm true ILD and reticular opacity.

研究概览

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

1293

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

    • Seoul
      • Seoul、Seoul、韩国、06973
        • Chung-Ang University Hospital

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

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

是的

取样方法

非概率样本

研究人群

Adults aged ≥19 years attending the pulmonology and allergy clinics of Chung-Ang University Hospital (Seoul and Gwangmyeong, Republic of Korea) who underwent chest radiography between January 2022 and December 2024.

描述

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 19 years or older
  • Visited the pulmonology and allergy clinic (outpatient or inpatient) at Chung-Ang University Hospital (Seoul or Gwangmyeong) and underwent chest radiography from January 2022 to December 2024
  • A follow-up CT performed after the index chest radiograph
  • Reticular/interstitial opacity detected on the index radiograph by VUNO Med®-Chest X-ray™

Exclusion Criteria:

  • Prior history of ILD or ILD-related disease before the index chest radiograph, or a CT report containing terms related to interstitial opacity
  • Non-frontal (non-posteroanterior/anteroposterior [PA/AP]) chest radiograph view position
  • Missing CT report or final clinical diagnosis

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

队列和干预

团体/队列
干预/治疗
AI interstitial opacity-positive
Patients whose index chest radiograph was flagged as interstitial opacity-positive by the AI software.
VUNO Med®-Chest X-ray™ is artificial intelligence (AI)-based software that supports the detection and diagnosis of abnormal findings on chest radiographs. It automatically identifies abnormal findings and provides information on their type and location to aid clinical decision-making.

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
Positive predictive value (PPV) of AI-detected interstitial opacity
大体时间:From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
Positive predictive value (PPV) of the AI flag for interstitial opacity is the proportion of AI interstitial-opacity-positive index radiographs confirmed as true positives by the radiologist reference standard (consensus review of the paired follow-up CT, CT report, follow-up diagnoses, and the index radiograph). PPV = true positives / all AI interstitial-opacity-positive cases.
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
Comparison of AI finding scores between true-positive and false-positive cases
大体时间:From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years
The AI finding scores (e.g., interstitial opacity, consolidation, nodule, pleural effusion) were compared between interstitial-opacity true-positive and false-positive cases using the Mann-Whitney U test. Scores are summarized as the median (first-third quartile, Q1-Q3).
From the index chest radiograph to the reference standard confirmation (the first follow-up CT after the index chest radiograph and/or final clinical diagnosis), up to 3.5 years

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2月1日

初级完成 (实际的)

2024年12月31日

研究完成 (实际的)

2024年12月31日

研究注册日期

首次提交

2026年6月25日

首先提交符合 QC 标准的

2026年7月5日

首次发布 (实际的)

2026年7月7日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2026年7月7日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2026年7月5日

最后验证

2026年7月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • 2411-003-19548

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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