Меню
Набор скоро начнётся NCT07311668

Validation of the Accuracy of an AI-Based System for Diagnosing Depressive Disorders

Наблюдательное Depressive Disorder

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Depressive Disorder. Базовые параметры: 18 лет — 60 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →
Официальное название

Accuracy of an Artificial Intelligence-Based System for Diagnosing Depressive Disorders: A Paired Comparison With Psychiatrist Clinical Diagnoses

Обзор

The trial aimed to evaluate the accuracy of an artificial intelligence-based system for diagnosing depressive disorders. Specifically, it sought to determine whether the system's assessment validity is non-inferior to that of psychiatric specialists.

Подробное описание

This study evaluates the performance of the AI-assisted diagnostic system for identifying depressive disorders and its applicability in clinical settings. Utilizing a paired design with psychiatrists' clinical diagnoses as the gold standard, the study compares the system's diagnostic results with those of physicians to determine sensitivity and specificity, thus validating its clinical effectiveness in real-world outpatient scenarios. Additionally, standardized scales are used to assess users' perceptions of the system's usability, trustworthiness, and satisfaction, offering evidence to support the clinical integration of AI technology in mental health screening.

Первичные конечные точки

  • Diagnostic Accuracy (Sensitivity, Specificity, and Area Under the Curve) of the AI-Based Screening System for Depressive Disorders [Срок оценки: through study completion, an average of 1 week]

Критерии участия

  • Subjects with anxiety disorders (1)Inclusion Criteria:
  • In accordance with ICD-11 for Depressive Disorders;
  • Between the ages of 18-60;
  • Ability to use computers or smartphone;
  • Native Chinese speaker;
  • Signing informed consent. (2)Exclusion Criteria:
  • With severe psychiatric symptoms requiring hospitalization, or unable to complete the required assessment and treatment;
  • With a high risk of suicide or self-injury;
  • With severe physical diseases, central nervous system diseases, or substance abuse;
  • With intellectual, visual, or auditory impairments that affect their ability to interact with aided-diagnostic systems.
  • Health Control (1)Inclusion Criteria:
  • Not meet ICD-11 criteria for Mental Disorders;
  • Between the ages of 18-60;
  • Ability to use computers or smartphone;
  • Native Chinese speaker;
  • Signing informed consent. (2)Exclusion Criteria:
  • With mental illness, or unable to complete the required assessment and treatment;
  • With severe physical diseases, central nervous system diseases, or substance abuse;
  • With intellectual, visual, or auditory impairments that affect their ability to interact with aided-diagnostic systems.
  • Psychiatrist (1)Inclusion Criteria:
  • Over 18 years old;
  • A minimum of three years' experience in anxiety and other mental health fields;
  • Intermediate or higher professional title;
  • Currently employed in the selected test region;
  • Signing informed consent.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Случай-контроль

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Shanghai Mental Health Center — Шанхай

Идентификаторы

NCT: NCT07311668 · MZhao-023

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗