Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Kunstigt intelligent system til øjennødtriage og primær diagnose

25. december 2022 opdateret af: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

Prospektiv validering af et kunstigt intelligent system til øjennødtriage og primær diagnose

Oftalmiske nødsituationer er akutte synstruende lidelser, hvor en forsinkelse i hurtig nødberedskab kan resultere i katastrofalt synstab. Triage er en effektiv proces til at sikre, at rettidig akuthjælp ydes på trods af begrænsede ressourcer ved at prioritere patienter til passende ordrer for besøg. Historisk set klassificerer sygeplejersker akutpatienter ud fra personlige erfaringer med stor variation. Derudover har primære sundhedsudbydere traditionelt været på forkant med at yde førstehjælp. Imidlertid er de fleste øjentilfælde fejlagtigt diagnosticeret eller henvist på grund af ikke-øjenspecialisters begrænsede viden og træning i oftalmologi.

Her etablerede og validerede efterforskerne et kunstig intelligenssystem, EE-Explorer, til at triage øjennødsituationer og hjælpe med primær diagnose ved hjælp af metadata og okulære billeder. Dette system er blevet integreret i et websted for at blive valideret i den virkelige verden.

Studieoversigt

Status

Rekruttering

Betingelser

Intervention / Behandling

Undersøgelsestype

Observationel

Tilmelding (Forventet)

100

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Kina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kina, 510060
        • Rekruttering
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity
        • Kontakt:
        • Kontakt:

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Barn
  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Køn, der er berettiget til at studere

Alle

Prøveudtagningsmetode

Ikke-sandsynlighedsprøve

Studiebefolkning

Gennem online populærvidenskab, nyhedsrapporter og andre kanaler vil vi promovere og informere patienter om relevant viden om oftalmiske nødsituationer, så de selv kan bedømme og frit beslutte, om de vil deltage i denne undersøgelse eller ej.

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  1. Lider af akutte oftalmiske symptomer inden for en måned
  2. Besøger øjenskadeafdelingen for første gang
  3. Skal kunne udfylde triageskemaet til oftalmisk nødsituation
  4. Skal kunne samarbejde enten ved at indsende smartphone-billeder eller modtage spaltelampeundersøgelse

Ekskluderingskriterier:

Billedkvaliteten opfylder ikke de kliniske krav.

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Observationsmodeller: Kohorte
  • Tidsperspektiver: Fremadrettet

Kohorter og interventioner

Gruppe / kohorte
Intervention / Behandling
Kvalificerede deltagere til AI-baseret oftalmisk akut triage og primær diagnose
Diagnostisk test: Kunstigt intelligent system til øjennødtriage og primær diagnose
Et intelligent triage- og diagnosesystem til oftalmiske nødsituationer er blevet udviklet. I den prospektive test kan patienter med akutte okulære symptomer opnå fjern selvtriage og primær diagnose efter upload af metadata og okulære billeder.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Triagemodellens nøjagtighed
Tidsramme: 2023.1
Brug triagemodellen til at klassificere patienter med akutte okulære symptomer og tælle andelen af ​​korrekt klassificering.
2023.1

Sekundære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Nøjagtigheden af ​​den primære diagnostiske model
Tidsramme: 2023.1
Brug den primære diagnostiske model til at diagnosticere patienter med oftalmiske nødsituationer, og tælle andelen af ​​korrekt diagnose hos alle patienter.
2023.1

Andre resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Accept af patienterne
Tidsramme: 2023.1
Spørgeskemaresultater
2023.1

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Sponsor

Sun Yat-sen University

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Faktiske)

10. december 2022

Primær færdiggørelse (Forventet)

13. januar 2023

Studieafslutning (Forventet)

20. januar 2023

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

13. december 2022

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

25. december 2022

Først opslået (Skøn)

11. januar 2023

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Skøn)

11. januar 2023

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

25. december 2022

Sidst verificeret

1. december 2022

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Nøgleord

Yderligere relevante MeSH-vilkår

Andre undersøgelses-id-numre

  • 2021KYPJ046

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Abonner