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Multimodales maschinelles Lernen zur Hilfsdiagnose von Augenkrankheiten

13. November 2024 aktualisiert von: Eye & ENT Hospital of Fudan University

Multimodales maschinelles Lernen zur Hilfsdiagnose von Augenkrankheiten mithilfe von ChatGPT-basierten Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache und Bildverarbeitung

Mit den rasanten Fortschritten in der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Bildverarbeitung besteht ein wachsendes Potenzial für intelligente Diagnosen mithilfe von chatGPT, das durch hochwertige augenärztliche Beratung geschult wird. Darüber hinaus können durch die Einbindung von Patienten-Selfies, Augenuntersuchungsfotos und anderen Bildanalysetechniken die Diagnosemöglichkeiten weiter verbessert werden. Ziel der multizentrischen Studie ist die Entwicklung eines Hilfsdiagnoseprogramms für Augenerkrankungen mithilfe multimodaler Techniken des maschinellen Lernens und die Bewertung seiner diagnostischen Wirksamkeit in realen Ambulanzen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

9825

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
      • Nanjing, China
        • The Affiliated Eye Hospital of Nanjing Medical University
      • Shanghai, China
        • Fudan Eye & ENT Hospital
      • Suqian, China
        • Suqian First 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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die „normalen Teilnehmer“ beziehen sich auf Personen, die keine Bedenken oder Probleme im Zusammenhang mit ihren Augen haben.

Die „Teilnehmer mit augenbezogenen Hauptbeschwerden“ beziehen sich auf Patienten aus verschiedenen Augenkliniken in ganz China. Jeder Teilnehmer muss sich umfassenden medizinischen Tests unterziehen und seine Krankenakten zur Diagnose überprüfen lassen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Eingeholte Einverständniserklärung;
  • Die Teilnehmer sollten Chinesisch als Muttersprache haben und ausreichend Chinesisch lesen, schreiben und verstehen können;
  • Für normale Teilnehmer: Einzelpersonen sollten keine Bedenken hinsichtlich ihrer Augen haben.
  • Für Teilnehmer mit augenbezogenen Hauptbeschwerden: Einzelpersonen sollten spezifische Bedenken oder Probleme im Zusammenhang mit ihren Augen haben.

Ausschlusskriterien:

  • Unvollständige klinische Daten zur Unterstützung der endgültigen Diagnose;
  • Patienten, die nach Meinung des behandelnden Arztes oder des klinischen Studienpersonals medizinisch zu instabil sind, um sicher an der Studie teilzunehmen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Normale Teilnehmer
Gesunde Menschen, die sich keine Sorgen um ihre Augen machen.
Patienten mit augenbezogenen Hauptbeschwerden
Personen, die besondere Bedenken oder Probleme im Zusammenhang mit ihren Augen haben und diese als Hauptgrund für die Suche nach ärztlicher Hilfe oder das Einreichen einer Beschwerde betrachten.
Diagnosetest: Multimodales maschinelles Lernprogramm zur Hilfsdiagnose von Augenkrankheiten
Patienten mit augenbezogenen Hauptbeschwerden füllen zunächst einen Mobiltelefonantrag aus. Diese Anwendung nutzt die Krankengeschichte des Patienten und relevante Bilder (z. B. Selfies und Fotos von Augenuntersuchungen), um eine intelligente Diagnose zu erstellen. Die Diagnose bleibt den Patienten verborgen. Anschließend suchen die Patienten ärztliche Hilfe auf und unterziehen sich einer klinischen Untersuchung durch einen erfahrenen Kliniker. Die klinische Diagnose wird anschließend von einem zweiten erfahrenen Arzt überprüft. Wenn die Diagnosen übereinstimmen, gilt es als Goldstandard. Bei Unstimmigkeiten gilt der Konsens der beiden Kliniker als Goldstandard.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnosegenauigkeit eines multimodalen maschinellen Lernprogramms
Zeitfenster: von Juli 2023 bis März 2024
Für jeden Patienten wurden die durch das multimodale maschinelle Lernprogramm generierten Diagnosen und die von erfahrenen Klinikern bereitgestellten klinischen Diagnosen dokumentiert und verglichen. Die Konsistenz zwischen den beiden Diagnosen zeigt die Präzision des Programms in der klinischen Praxis.
von Juli 2023 bis März 2024

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Eye & ENT Hospital of Fudan University

Mitarbeiter

The Affiliated Eye Hospital of Nanjing Medical University
Suqian First People's Hospital

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

Nützliche Links

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)

21. Juli 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

10. März 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. März 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. Juni 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

26. Juni 2023

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

5. Juli 2023

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

15. November 2024

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. November 2024

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • FD-EENT-20230625

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

JA

IPD-Sharing-Zeitrahmen

Das Protokoll wurde am 08. Dezember 2023 veröffentlicht.

Art der unterstützenden IPD-Freigabeinformationen

  • STUDIENPROTOKOLL

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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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