Artificial Intelligence System for the Detection and Prediction of Kidney Diseases Using Ocular Information
25. ledna 2022 aktualizováno: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
This is an retrospective and prospective multicenter study to develop and validate an artificial intelligent (AI) aided diagnosis, therapeutic effect assessment model including chronic kidney disease (CKD) and dialysis patients starting from April 2009, which is based on ophthalmic examinations (e.g.
retinal fundus photography, slit-lamp images, OCTA, etc.) and CKD diagnostic and therapeutic data (routine clinical evaluations and laboratory data), to provide a reliable basis and guideline for clinical diagnosis and treatment.
Přehled studie
Postavení
Nábor
Intervence / Léčba
Typ studie
Pozorovací
Zápis (Očekávaný)
4000
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní kontakt
- Jméno: Haotian Lin, Ph. D
- Telefonní číslo: 13802793086
- E-mail: gddlht@aliyun.com
Studijní místa
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Čína, 510060
- Nábor
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Kontakt:
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- Telefonní číslo: +8613802793086
- E-mail: haot.lin@hotmail.com
-
Kontakt:
- Qianni Wu, M.D., Ph.D
- Telefonní číslo: +8615521506995
- E-mail: wuqianni@gzzoc.com
-
-
Kritéria účasti
Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)
Přijímá zdravé dobrovolníky
Ano
Pohlaví způsobilá ke studiu
Všechno
Metoda odběru vzorků
Ukázka pravděpodobnosti
Studijní populace
Participants who had slit-lamp, retinal fundus photography and kidney disease tests at the Department of Nephrology, First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University and Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
Popis
Inclusion Criteria:
- Patients previously received kidney biopsy, ophthalmic examinations and routine examinations of the department of nephrology during in-hospital period with BCVA>0.5.
Exclusion Criteria:
- Patients without retinal fundus images or kidney diseases.
- The quality of the retinal fundus images can not meet the requirement for furthur analysis.
- Severe loss of results of routine examinations of the department of nephrology.
Studijní plán
Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
Kohorty a intervence
Skupina / kohorta |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Development Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Development Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Validation Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Validation Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Test Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Test Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Area under the receiver operating characteristic curve of the deep learning system
Časové okno: baseline
|
The investigators will calculate the area under the receiver operating characteristic curve of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Sensitivity and specificity of the deep learning system
Časové okno: baseline
|
The investigators will calculate the sensitivity and specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Studijní židle: Yizhi Liu, M.D., Ph.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Termíny studijních záznamů
Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
28. srpna 2021
Primární dokončení (Očekávaný)
1. prosince 2022
Dokončení studie (Očekávaný)
1. prosince 2022
Termíny zápisu do studia
První předloženo
23. ledna 2022
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
25. ledna 2022
První zveřejněno (Aktuální)
4. února 2022
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
4. února 2022
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
25. ledna 2022
Naposledy ověřeno
1. ledna 2022
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- AIKD-2021
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
NE
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Ne
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
Ne
Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .