Diese Seite wurde automatisch übersetzt und die Genauigkeit der Übersetzung wird nicht garantiert. Bitte wende dich an die englische Version für einen Quelltext.

Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage of Ultra-Widefield Retinal Images: A Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study (ALERT-UWF)

7. Juni 2026 aktualisiert von: XiujuChen, Xiamen Ophthalmology Center Affiliated to Xiamen University

Clinical Utility of an Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage System for Ultra-Widefield Retinal Images: A Prospective Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study

his study evaluates the clinical utility of an artificial intelligence (AI)-assisted lesion-based urgent referral triage system for ultra-widefield (UWF) retinal images.

Unlike disease-classification systems, the AI system identifies predefined vision-threatening retinal findings and generates lesion-level urgent referral recommendations. Participating ophthalmologists will evaluate UWF retinal images under randomized AI-assisted and unassisted conditions.

The primary objective is to determine whether lesion-based AI assistance improves urgent referral triage performance compared with unaided image interpretation.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ultra-widefield retinal imaging is increasingly used for retinal disease screening and referral triage. Many vision-threatening retinal abnormalities require timely identification and referral to retinal specialists.

The AI system evaluated in this study is designed as a lesion-based triage tool rather than a disease-diagnosis system. The model identifies predefined urgent referral retinal findings and generates referral recommendations based on lesion-level evidence.

Urgent referral findings include:

  • Retinal detachment
  • Untreated retinal tear or retinal hole
  • Vitreous hemorrhage
  • Pre-retinal hemorrhage
  • Subretinal hemorrhage
  • Retinal neovascularization
  • Optic disc neovascularization
  • Tractional fibrovascular membrane Treated retinal tears associated with laser barricade scars are classified as non-urgent referral findings.

A total of 600 UWF retinal images acquired using Zeiss and Optos imaging systems will be included.

Participating ophthalmologists will independently evaluate images in randomized AI-assisted and unassisted settings.

The primary objective is to determine whether AI assistance improves lesion-based urgent referral triage accuracy.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

8

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Licensed ophthalmologists
  • Willing to participate as readers
  • Completion of study training

Exclusion Criteria:

  • Retinal specialists involved in establishing gold-standard labels
  • Prior access to gold-standard labels
  • Incomplete study participation

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Diagnose
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Fakultätszuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: AI-Assisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Aktiver Komparator: Unassisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Correct Lesion-Based Urgent Referral Triage Rate
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Proportion of reader referral decisions consistent with expert-adjudicated lesion-based urgent referral classifications.
Immediately after image interpretation.

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Sensitivity for Urgent Referral Findings
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Sensitivity for Urgent Referral Findings
Immediately after image interpretation.
Specificity for Urgent Referral Findings
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Specificity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
Immediately after image interpretation.
False-Negative Rate for Urgent Referral Findings
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Proportion of urgent referral images incorrectly classified as non-urgent referral by readers.
Immediately after image interpretation.
False-Positive Rate for Urgent Referral Findings
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Proportion of non-urgent referral images incorrectly classified as urgent referral by readers.
Immediately after image interpretation.
Reader Confidence Score
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Reader-reported confidence level for referral decisions measured using a 5-point Likert scale, ranging from 1 (very uncertain) to 5 (very confident).
Immediately after image interpretation.
Change in Correct Urgent Referral Decisions After AI Assistance
Zeitfenster: Immediately after image interpretation.
Number and proportion of cases in which AI assistance changed an incorrect referral decision to a correct referral decision.
Immediately after image interpretation.

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Geschätzt)

15. Juni 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

25. Juni 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. Juni 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

7. Juni 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

7. Juni 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

11. Juni 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

11. Juni 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

7. Juni 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • XMYKZX-KY-2026-011

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

Klinische Studien zur Netzhautablösung

Suchen Sie nach ähnlichen Studien