Validierung eines künstlichen Intelligenzsystems für die postoperative Behandlung von Kataraktpatienten
Validierung eines künstlichen Intelligenzsystems für die postoperative Behandlung von Kataraktpatienten: Eine klinische Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Rekrutierung
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Kontakt:
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- Telefonnummer: 8613802793086
- E-Mail: haot.lin@hotmail.com
-
Kontakt:
- Xiaohang Wu, M.D., Ph.D
- Telefonnummer: 8615913177657
- E-Mail: wuxiaohang_zoc@qq.com
-
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, bei denen eine Kataraktextraktion in Kombination mit einer Introkularlinsenimplantation durchgeführt wurde.
- Patienten sollten den Inhalt kennen und die Einverständniserklärung unterschreiben.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Experimental: Geeignete Patienten für den AI-Test
Gerät: ein künstliches Intelligenzsystem für die postoperative Behandlung von Kataraktpatienten.
Diese Patienten werden in primären Gesundheitseinrichtungen und der AI-Klinik im Zhongshan Ophthalmic Center aufgenommen.
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Dieses System kann mehrere postoperative Komplikationen von Kataraktpatienten erkennen und dann eine Behandlungsstrategie bereitstellen.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
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Der Anteil der genauen, fehlerhaften und fehlenden Erkennung dieses Diagnosesystems mit künstlicher Intelligenz.
Zeitfenster: Bis zu 7 Jahre
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Bis zu 7 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- CCPMOH2019-China-5
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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