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KI-gestützte Fundus-Plattform

14. Februar 2026 aktualisiert von: Sun Yilin, Shanghai 10th People's Hospital

KI-gestützte Fundus-Bildgebung: Aufbau einer intelligenten Plattform für Diagnose, Behandlung und Früherkennung von Funduserkrankungen

Schätzungen der Weltgesundheitsorganisation zufolge leidet etwa die Hälfte der erwachsenen Weltbevölkerung derzeit an unterschiedlich starker Kurzsichtigkeit. In städtischen Gebieten Chinas hat die Kurzsichtigkeit bei Grundschülern etwa 40% erreicht und kann bei Oberschülern über 80% liegen. Der Anteil von Patienten mit hoher Kurzsichtigkeit (Brechungsfehler größer als 600 Dioptrien) nimmt ebenfalls von Jahr zu Jahr zu. Diese Gruppe ist anfälliger für schwere Sehprobleme, einschließlich eines erhöhten Risikos für Komplikationen wie Katarakt, Glaukom und Makuladegeneration. Pathologische Myopie ist der Hauptrisikofaktor für den durch hohe Kurzsichtigkeit verursachten Sehverlust. Bei diesen Patienten führt die Verlängerung der Augenachse zu einer lokalen Verdünnung und Vorwölbung des hinteren Pols des Augapfels, wodurch sich ein hinteres Sklerastaphylom bildet. Das hintere Sklerastaphylom ist das repräsentativste pathologische Merkmal der pathologischen Myopie. Lokale Erweiterung der Aderhaut führt zu einer Verdünnung und Dehnung der Netzhaut, was letztendlich Probleme wie eine Makula-Retinoschisis verursachen kann, die das Sehvermögen ernsthaft beeinträchtigt und sogar zur Erblindung führt.

Dieses Projekt zielt darauf ab, ein multimodales intelligentes Screening-System zu entwickeln, indem die hervorragende Bildgebungstechnologie und fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) des Optos nicht-mydriatischen Ultra-Weitwinkel-Laser-Scanning-Ophthalmoskops, des B-Scan-Ultraschall-Ophthalmologie-Diagnosegeräts und der optischen Kohärenztomographie (OCT) kombiniert werden. Das System soll eine präzise Identifizierung und Bewertung von Augenhintergrunderkrankungen, insbesondere pathologischer Myopie, und insbesondere des Kernzustands des hinteren Sklerastaphyloms (PSS) erreichen. Gleichzeitig wird ein Sehvorhersagemodell erstellt, um Ärzten bei der Erstellung personalisierter Diagnose- und Behandlungsstrategien zu helfen, den Trend der Sehverschlechterung vorherzusagen und die Wirksamkeit der Frühintervention zu verbessern. Es wird erwartet, dass dieses System die Prävention und Kontrolle der pathologischen Myopie erheblich verbessert, das Erblindungsrisiko verringert und eine zentrale Rolle in Telemedizindiensten spielt, wodurch Menschen in abgelegenen Gebieten profitieren und die öffentliche Gesundheitsgerechtigkeit und Dienstqualität gefördert werden.

Studienübersicht

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

1000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

      • Shanghai, China
        • Rekrutierung
        • Shanghai 10th People's Hospital
        • Kontakt:

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

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Diese retrospektive Studie rekrutierte Patienten, bei denen eine hohe Myopie und ein hinteres Staphylom (PSS) diagnostiziert wurden und die vor Oktober 2024 die Augenheilkunde-Abteilung des Shanghai Tenth People's Hospital aufsuchten.

Stichprobengröße: Insgesamt 1.000 Patienten (600 für das Training, 200 für die Validierung und 200 für interne Tests) aus der Krankenhauskohorte, die etwa 6.000 multimodale Bilder beitrugen.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Patienten mit der Diagnose Katarakt und hoher Myopie sowie hinterer Staphylom, die sich umfassenden ophthalmologischen Untersuchungen unterzogen, einschließlich Ultra-Weitwinkel-Fundusfotografie (Optos), B-Scan-Ultraschall und optischer Kohärenztomographie (OCT). Basisdaten, einschließlich Demografie, Gesundheitszustand, ophthalmologische Anamnese und okulare biometrische Parameter, wurden vollständig dokumentiert.

Ausschlusskriterien:

Patienten mit qualitativ schlechten Bildern, die die PSS-Identifizierung beeinträchtigen, schweren gleichzeitig bestehenden Augenerkrankungen einschließlich Glaukom, diabetischer Retinopathie, die Medienopazitäten verursachen, oder schweren systemischen Erkrankungen, die die Studienergebnisse beeinträchtigen könnten.

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
Kataraktpatienten mit hinterer Staphylombildung aufgrund von hoher Myopie
Der Patient unterzog sich während der Konsultation einer vollständigen Serie von Fundus-Farbfotografien, B-Scan-Ultraschalluntersuchung und OCT-Bildgebung, und präoperative Basiswerte, einschließlich demografischer Informationen, Gesundheitszustand, ophthalmologische Anamnese und okulare biometrische Parameter, wurden detailliert erfasst und dokumentiert.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Datenerfassungsergebnis
Zeitfenster: Von Oktober 2024 bis April 2026 (Datenerhebung von Patienten, die das Krankenhaus vor Oktober 2024 besucht haben)
Demografische Datenklassifizierung von posteriorer skleraler Staphylom-Sehschärfe und Bildgebungsdaten
Von Oktober 2024 bis April 2026 (Datenerhebung von Patienten, die das Krankenhaus vor Oktober 2024 besucht haben)

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
KI-Modellierungsanalyse
Zeitfenster: Von April 2026 bis Oktober 2026

Diagnostische Leistungsfähigkeit des KI-Modells für die hintere Sklerastaphylome. Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve (AUC-ROC) des KI-Modells.

Genauigkeit, Sensitivität und Spezifität des Modells bei der Erkennung von hinteren Sklerastaphylomen.

Vergleich der KI-Leistung mit der Leistung von Ärzten

Von April 2026 bis Oktober 2026

Mitarbeiter und Ermittler

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

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)

1. Oktober 2024

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. März 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

14. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

14. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

20. Februar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

20. Februar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

14. Februar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • SHSY-LYZX-413

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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Klinische Studien zur Hohe Kurzsichtigkeit

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