Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Oftalmické multimodální lékařské rozhodování za pomoci umělé inteligence

16. dubna 2025 aktualizováno: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Studie o oftalmickém multimodálním lékařském rozhodování s pomocí umělé inteligence na základě údajů ze snímků a elektronických lékařských záznamů

Jedná se o multicentrickou retrospektivní klinickou studii navrženou tak, aby vyhodnotila aplikaci a účinnost systému podpory lékařského rozhodování asistovaného umělou inteligencí, využívajícího multimodální fúzi dat, v oftalmologické klinické praxi.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Poruchy zraku výrazně ovlivňují kvalitu života jedince. Včasný screening, diagnostika a léčba očních onemocnění jsou zásadní pro prevenci vzniku a progrese zrakových poruch. V klinické praxi oftalmologové často potřebují integrovat širokou škálu údajů o pacientech, včetně demografických informací, anamnézy, biochemických markerů, jako jsou hladiny glukózy v krvi a lipidů, rizikových faktorů a také různých oftalmologických údajů, jako jsou snímky očního pozadí, OCT skeny. a testy zorného pole, aby bylo možné stanovit přesnou diagnózu a vytvořit vhodný léčebný plán. V éře, kde je precizní a personalizovaná medicína v popředí zdravotní péče, se včasná detekce a diagnostika očních onemocnění, stejně jako výběr vhodných diagnostických a terapeutických strategií v různých fázích onemocnění, staly významnými výzvami v klinickém prostředí. Nedávné pokroky v lékařských zobrazovacích a analytických technikách výrazně zvýšily přesnost a efektivitu diagnostiky očních onemocnění. Tato studie si klade za cíl vyvinout oční systém rozhodování podporovaný umělou inteligencí integrací multimodálních dat ze zobrazování a elektronických lékařských záznamů v kombinaci s technikami hlubokého učení. Cílem je zlepšit diagnostickou přesnost, zefektivnit klinické pracovní postupy a poskytnout pacientům personalizovanější možnosti léčby. V konečném důsledku se tento systém snaží zlepšit výsledky léčby a zlepšit celkovou kvalitu života pacientů trpících očními chorobami.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

5000000

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

Studijní místa

  • Macao
      • Macau, Macao
        • Nábor
        • Macau University of Science and Technology Hospital
        • Kontakt:
  • Čína
    • Guangdong
      • Zhuhai, Guangdong, Čína
        • Nábor
        • ZhuHai Hospital, zhuhai, guangdong
        • Kontakt:
    • Zhejiang
      • Wenzhou, Zhejiang, Čína
        • Nábor
        • First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
        • Kontakt:
      • Wenzhou, Zhejiang, Čína
        • Nábor
        • Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical Universit
        • Kontakt:
      • Wenzhou, Zhejiang, Čína
        • Nábor
        • The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
        • Kontakt:

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

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Všichni pacienti, kteří byli léčeni ve více centrech, včetně The Eye Hospital of Wenzhou Medical University, First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, ZhuHai Hospital a Macau University of Science and Technology Hospital.

Popis

Kritéria zahrnutí:

1. Všichni pacienti, kteří byli léčeni ve více centrech, včetně The Eye Hospital of Wenzhou Medical University, First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University, ZhuHai Hospital, and Macau University of Science and Technology Hospital.

2. Dostupnost komplexních elektronických zdravotních záznamů (EHR), včetně: Očních snímků (např. fotografie očního pozadí, OCT nebo snímky ze štěrbinové lampy). Elektronické lékařské záznamy (např. diagnóza, léčba a následné poznámky). Výsledky vyšetření (např. zraková ostrost, nitrooční tlak nebo laboratorní testy). 3. Pacienti s jasnou a potvrzenou diagnózou jednoho nebo více očních onemocnění. 4.Pacienti s dostatečnými záznamy o sledování, aby bylo možné posoudit progresi onemocnění nebo prognózu, je-li to vhodné.

  1. Všichni oftalmologičtí pacienti, kteří byli dříve léčeni na klinice oftalmologie, oční nemocnice lékařské univerzity Wenzhou, první přidružené nemocnice lékařské univerzity Wenzhou, druhé přidružené nemocnice lékařské univerzity Wenzhou, lidové nemocnice Zhuhai a fakultní nemocnice.
  2. Dostupnost komplexních elektronických zdravotních záznamů (EHR), včetně: Oční snímky (např. fotografie očního pozadí, OCT nebo snímky ze štěrbinové lampy). Elektronické lékařské záznamy (např. diagnóza, léčba a následné poznámky). Výsledky vyšetření (např. zraková ostrost, nitrooční tlak nebo laboratorní testy).
  3. Pacienti s jasnou a potvrzenou diagnózou jednoho nebo více očních onemocnění.
  4. Pacienti s dostatečnými záznamy o sledování, aby bylo možné posoudit progresi onemocnění nebo prognózu, je-li to vhodné.

Kritéria vyloučení:

  1. Neúplné nebo chybějící kritické komponenty EHR.
  2. Případy s nejednoznačnými nebo neověřenými diagnózami, které nelze jednoznačně kategorizovat.
  3. Duplicitní nebo nadbytečná data od stejného pacienta.

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
normální
pacientů, kteří nemají oční onemocnění
oční choroby
pacientů, kteří mají oční onemocnění
Diagnostický test: Diagnostický test: Diagnostický a prognostický model pro oční choroby založený na AI
Tento zásah zahrnuje systém umělé inteligence, který využívá multimodální fúzi dat k podpoře klinického rozhodování a hodnocení očních onemocnění. Integruje multimodální data, včetně fotografie očního pozadí, optické koherentní tomografie (OCT) a klinických záznamů pacientů, a poskytuje tak přesnou a personalizovanou diagnostickou podporu v reálném čase. Na rozdíl od jiných modelů tento systém využívá longitudinální soubor údajů o pacientech k predikci progrese onemocnění a výsledků léčby. Mezi klíčové rozlišovací znaky patří: 1. Multimodální integrace dat: Kombinuje zobrazovací, klinická a genetická data pro komplexní analýzu. 2. Prediktivní schopnost: Nabízí pokročilé prognostické předpovědi umožňující personalizované léčebné plány. 3. Rámec hlubokého učení: Využívá nejmodernější algoritmy hlubokého učení pro lepší diagnostickou přesnost a efektivitu. 4. Ověření v reálném světě: Ověřeno pomocí velké kohorty různých údajů o pacientech, což zajišťuje zobecnitelnost a robustnost.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Oblast pod křivkou (AUC)
Časové okno: 1 rok
AUC křivky ROC, používané ke kvantifikaci diagnostické přesnosti. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené jako číslo mezi 0 a 1).
1 rok
Citlivost
Časové okno: 1 rok
Citlivost (také nazývaná True Positive Rate) je měřítkem toho, jak dobře model identifikuje pozitivní případy. Je definován jako podíl skutečných pozitivních případů správně identifikovaných modelem. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené v procentech).
1 rok
Přesnost Přesnost Přesnost
Časové okno: 1 rok
Přesnost měří podíl všech správných předpovědí (skutečně pozitivních a pravdivých negativních) z celkového počtu případů hodnocených modelem. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené v procentech).
1 rok
Specifičnost
Časové okno: 1 rok
Specifičnost (také nazývaná True Negative Rate) měří podíl skutečných negativních případů správně identifikovaných modelem. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené v procentech).
1 rok
Falešně pozitivní sazba
Časové okno: 1 rok
Falešně pozitivní míra (FPR) měří podíl skutečných negativních případů, které jsou modelem nesprávně identifikovány jako pozitivní. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené v procentech).
1 rok
Falešně negativní sazba
Časové okno: 1 rok
Míra falešných negativních hodnot (FNR) měří podíl skutečných pozitivních případů, které jsou modelem nesprávně identifikovány jako negativní. Žádná jednotka (poměr nebo procento, obvykle vyjádřené v procentech).
1 rok
Míra pooperačních komplikací
Časové okno: 1 rok
Procento (%) pacientů s pooperačními komplikacemi.
1 rok
Míra rizika opakování
Časové okno: 1 rok
Procento (%) pacientů, u kterých došlo k recidivě během období sledování.
1 rok
Míra přežití
Časové okno: 1 rok
Procento (%) pacientů naživu, vypočtené pomocí Kaplan-Meierových křivek přežití.
1 rok
Efektivita podpory rozhodování
Časové okno: 1 rok
Procentuální (%) zlepšení přesnosti rozhodnutí o léčbě s pomocí AI ve srovnání s tradičními rozhodnutími.
1 rok
Efektivita doby rozhodování
Časové okno: 1 rok
Průměrná doba (v sekundách) potřebná k tomu, aby lékaři učinili diagnostická a léčebná rozhodnutí, před a po pomoci AI.
1 rok

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Skóre použitelnosti systému
Časové okno: 1 rok
Hodnotí se pomocí stupnice použitelnosti systému (SUS) se skóre v rozmezí 0–100.
1 rok
Doba odezvy systému AI
Časové okno: 1 rok
Průměrná doba (v sekundách), za kterou AI poskytne doporučení po zadání dat.
1 rok
Míra selhání systému
Časové okno: 1 rok
Četnost selhání systému AI měřená jako selhání na tisíc hodin používání (selhání/tisíc hodin).
1 rok
Spokojenost s designem uživatelského rozhraní
Časové okno: 1 rok
Vyhodnoceno pomocí dotazníku uživatelské zkušenosti (UEQ) se skóre v rozmezí 1–7.
1 rok
Skóre spokojenosti pacientů
Časové okno: 1 rok
Měřeno pomocí dotazníku spokojenosti pacientů (CSQ-8), se skóre v rozmezí 8-32.
1 rok
Dodržování léčby
Časové okno: 1 rok
Procento (%) pacientů, kteří dodržují personalizované léčebné plány a pravidelné následné návštěvy.
1 rok
Přijetí systému AI lékařem
Časové okno: 1 rok
Hodnotí se pomocí stupnice modelu technologického přijetí (TAM) se skóre v rozmezí 1–7.
1 rok

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Kang Zhang, PhD., The Eye Hospital of Wenzhou Medical 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)

20. prosince 2024

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. května 2025

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. května 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

15. prosince 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

23. prosince 2024

První zveřejněno (Aktuální)

1. ledna 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

17. dubna 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

16. dubna 2025

Naposledy ověřeno

1. dubna 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další identifikační čísla studie

  • Ophthalmic Multimodal AI

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

produkt vyrobený a vyvážený z USA

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 .

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Bangladesh

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit