Validierung des Nutzens der Plattform zur Aufklärung seltener Krankheiten
21. April 2016 aktualisiert von: Erping Long, Sun Yat-sen University
Validierung des Nutzens der Plattform zur Aufklärung seltener Krankheiten: Eine multizentrische klinische Clusterstudie
Die Prävention und Behandlung von Krankheiten mittels künstlicher Intelligenz stellt ein oberstes Ziel der Computermedizin dar.
Die künstliche Intelligenz für den systematischen klinischen Einsatz ist noch nicht erfolgreich validiert.
Derzeit besteht die wichtigste Präventionsstrategie für seltene Krankheiten im Aufbau spezialisierter Pflegezentren.
Allerdings sind diese Zentren verstreut und ihre Versorgung ist unzureichend, was zu einer unzureichenden Gesundheitsversorgung für einen großen Teil der Patienten mit seltenen Krankheiten führt.
Hier nutzen die Ermittler „Deep Learning“, um CC-Cruiser zu erstellen, einen Geheimdienstagenten, der drei funktionale Netzwerke umfasst: „Pick-up-Netzwerke“ für die Diagnose, „Bewertungsnetzwerke“ für die Risikostratifizierung und „Strategennetzwerke“ für unterstützte Behandlungsentscheidungen.
Der Forscher richtet außerdem eine Cloud-Intelligence-Plattform für die Zusammenarbeit zwischen mehreren Krankenhäusern ein und führt klinische Studien und Website-basierte Studien durch, um deren Vielseitigkeit zu bestätigen.
Studienübersicht
Status
Abgeschlossen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Interventionell
Einschreibung (Tatsächlich)
53
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510080
- Department of Ophthalmology, Guangdong General Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510405
- Department of Ophthalmology, First Affiliated Hospital, Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine
-
Qingyuan, Guangdong, China, 511518
- Department of Ophthalmology, Qingyuan People's Hospital
-
-
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
Nicht älter als 80 Jahre (Kind, Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patienten, die sich einer augenärztlichen Untersuchung des Auges unterzogen und ihre Augeninformationen im kooperierenden Krankenhaus aufgezeichnet haben.
Ausschlusskriterien:
-
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Diagnose
- Zuteilung: N / A
- Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
- Maskierung: Keine (Offenes Etikett)
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / Arm |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
|
Experimental: Geeignete Patienten für den CC-Cruiser-Test
|
Eine künstliche Intelligenz zur umfassenden Beurteilung und Behandlungsentscheidung angeborener Katarakte
|
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Zeitfenster |
|---|---|
|
Der Anteil der genauen, fehlerhaften und fehlenden Erkennung von CC-Cruiser.
Zeitfenster: Bis zu 4 Jahre
|
Bis zu 4 Jahre
|
Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Erping Long, M.D., Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
- Studienleiter: Haotian Lin, M.D., Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Publikationen und hilfreiche Links
Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.
Allgemeine Veröffentlichungen
- Lin H, Long E, Chen W, Liu Y. Documenting rare disease data in China. Science. 2015 Sep 4;349(6252):1064. doi: 10.1126/science.349.6252.1064-b. No abstract available.
- Lin H, Ouyang H, Zhu J, Huang S, Liu Z, Chen S, Cao G, Li G, Signer RA, Xu Y, Chung C, Zhang Y, Lin D, Patel S, Wu F, Cai H, Hou J, Wen C, Jafari M, Liu X, Luo L, Zhu J, Qiu A, Hou R, Chen B, Chen J, Granet D, Heichel C, Shang F, Li X, Krawczyk M, Skowronska-Krawczyk D, Wang Y, Shi W, Chen D, Zhong Z, Zhong S, Zhang L, Chen S, Morrison SJ, Maas RL, Zhang K, Liu Y. Lens regeneration using endogenous stem cells with gain of visual function. Nature. 2016 Mar 17;531(7594):323-8. doi: 10.1038/nature17181. Epub 2016 Mar 9. Erratum In: Nature. 2017 Jan 26;541(7638):558.
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
1. Januar 2012
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
1. April 2016
Studienabschluss (Tatsächlich)
1. April 2016
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
13. April 2016
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
21. April 2016
Zuerst gepostet (Schätzen)
22. April 2016
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Schätzen)
22. April 2016
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
21. April 2016
Zuletzt verifiziert
1. April 2016
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- CCPMOH2016-China3
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