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A-EYE: A Mixed Quantitative and Qualitative Study to Develop and Evaluate the Application of Artificial Intelligence (AI) Methods Using Retinal Imaging for the Identification of Adverse Retinal Changes Associated With Cancer Therapies. (A-EYE)

8. November 2022 aktualisiert von: Tariq Aslam, University of Manchester

This is a data collection study involving the gathering of clinical data and OCT (optical coherence tomography) scans from 350 patients.

The purpose of this study is to gather data to help develop an AI algorithm to detect eye abnormalities specifically those related to certain cancer treatments.

At the end of the study interviews will be held with expert ophthalmologists to assess the acceptability of implementing AI into clinical practice.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Many cancer patients will access new treatments through clinical trials. These treatments have often never been tested in humans and therefore, are likely to have unknown side effects. Some of these side effects include changes to the eye, such as blindness.

Ahead of patients taking part in these trials there is often little planning done to manage potential side effects on the eye. Additionally, accessing the expertise of eye specialists is not always available and often referral to a specialist is only given when eye symptoms have become advanced. These delays in identifying side effects on the eye also delays treatment and follow-up management. Providing patients access to this expertise would help in the detection and management of treatment side effects, however, due to demands on resources this access is not always readily available.

The aim of this study is to create an artificial intelligence (AI) program that can detect changes to the eye related to disease, which, in the future, can be specifically used in cancer patient care. Additionally, developing an AI program to detect cancer related side effects to the eye will go a significant way in easing the burden on the health care system and improve side effects from new cancer treatments.

This study will involve the collection of eye scans and medical data from participants at the Manchester Royal Eye Hospital. These will then be used to develop AI methods to detect changes in the eye related to those seen by patients on cancer treatment. The AI will then be compared with the assessments of eye specialists to assess if they give similar results.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Voraussichtlich)

350

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

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

18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Participants will be patients at the Manchester Royal Eye Hospital who meet the eligibility criteria.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

Patients are eligible for the study if all inclusion criteria are met:

  1. Voluntary informed consent.
  2. Aged at least 18 years.
  3. Fully registered patient attending the Manchester Royal Eye Hospital
  4. Patients are having an optical diagnostic imaging as part of their standard of care.

Exclusion Criteria:

Patients are excluded from the study if any of the following criteria apply:

1. Patient who are deemed clinically unable to be scanned by healthcare professional.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Measure of the diagnostic accuracy of the AI algorithm against gold standard clinical assessment associated with cancer treatment.
Zeitfenster: 12 months
12 months

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Sensitivity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist. Specificity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist.
Zeitfenster: 12 months
12 months

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
F1 score of the proposed algorithm compared against baseline algorithms.
Zeitfenster: 13 months
13 months
Recorded questionnaire/ interview with ophthalmologist and cancer specialists.
Zeitfenster: 9 months
9 months
Number of novel relationships identified
Zeitfenster: 12 months
12 months

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University of Manchester

Mitarbeiter

Institute of Cancer Research, United Kingdom

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 (Tatsächlich)

18. Juni 2021

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2022

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2022

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

17. Mai 2021

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

24. Mai 2021

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. Mai 2021

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

9. November 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

8. November 2022

Zuletzt verifiziert

1. November 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • NHS001768

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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 .

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