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Multimodales Deep-Learning-Modell für Multitask-Diagnose und Triage-Empfehlungen bei ophthalmologischen Erkrankungen

3. März 2026 aktualisiert von: Guangdong Provincial People's Hospital

Entwicklung und Validierung eines multimodalen Deep-Learning-Modells für autonome Diagnose, generative Berichterstellung und Facharztüberweisung bei ophthalmologischen Erkrankungen: Eine internationale multizentrische Kohortenstudie

Die genaue und umfassende Interpretation von Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts anhand von Spaltlampen- und Smartphone-Fotografien bleibt aufgrund der begrenzten Spezifität und Struktur bestehender KI-Tools eine klinische Herausforderung. Ziel dieser internationalen, multizentrischen klinischen Studie ist es, ein agentenbasiertes Framework zu entwickeln und zu validieren, das Vision-Language-Modelle und Large Language Models integriert, um den diagnostischen Arbeitsablauf bei Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts zu verbessern.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

2000

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510280
        • Rekrutierung
        • Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University
        • 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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Wahrscheinlichkeitsstichprobe

Studienpopulation

Personen, die Bedenken im Zusammenhang mit ihren Augen haben oder nicht haben.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Einwilligung nach Aufklärung eingeholt;
  2. Die Teilnehmer sollten ausreichend in der Lage sein, Chinesisch oder Englisch zu lesen, zu schreiben und zu verstehen;
  3. Für normale Teilnehmer: Die Personen sollten keine Bedenken bezüglich ihrer Augen haben.
  4. Für Teilnehmer mit augenbezogenen Hauptbeschwerden: Die Personen sollten spezifische Bedenken oder Probleme im Zusammenhang mit ihren Augen haben.

Ausschlusskriterien:

  1. Unvollständige klinische Daten zur Unterstützung der endgültigen Diagnose;
  2. Patienten, die nach Ansicht 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.
Diagnosetest: Multimodales Vision-Sprache-Modell-Diagnose
Multimodales Vision-Sprache-Modell für Multitask-Diagnose und Triage-Vorschläge von ophthalmologischen Erkrankungen Patienten mit Beschwerden über Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts führen zuerst eine Spaltlampenuntersuchung durch oder machen ein Handy-Augenfoto. Ein multimodales Vision-Sprache-Modell verwendet patientenbezogene Bilder (wie Selfies und Augenuntersuchungsfotos), um eine intelligente Diagnose zu stellen. Die Diagnose bleibt privat. Der Patient sucht dann medizinische Hilfe auf und unterzieht sich einer klinischen Untersuchung durch einen erfahrenen Kliniker. Ein zweiter erfahrener Kliniker überprüft dann die klinische Diagnose. Wenn die Diagnose übereinstimmt, gilt sie als Goldstandard. Wenn es eine Diskrepanz in der Diagnose gibt, wird der Konsens zwischen den beiden Klinikern als Goldstandard verwendet.
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 Vision-Sprache-Modell-Diagnose
Multimodales Vision-Sprache-Modell für Multitask-Diagnose und Triage-Vorschläge von ophthalmologischen Erkrankungen Patienten mit Beschwerden über Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts führen zuerst eine Spaltlampenuntersuchung durch oder machen ein Handy-Augenfoto. Ein multimodales Vision-Sprache-Modell verwendet patientenbezogene Bilder (wie Selfies und Augenuntersuchungsfotos), um eine intelligente Diagnose zu stellen. Die Diagnose bleibt privat. Der Patient sucht dann medizinische Hilfe auf und unterzieht sich einer klinischen Untersuchung durch einen erfahrenen Kliniker. Ein zweiter erfahrener Kliniker überprüft dann die klinische Diagnose. Wenn die Diagnose übereinstimmt, gilt sie als Goldstandard. Wenn es eine Diskrepanz in der Diagnose gibt, wird der Konsens zwischen den beiden Klinikern als Goldstandard verwendet.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit des multimodalen Vision-Sprach-Modells.
Zeitfenster: von Juli 2025 bis September 2025
Für jeden Patienten wurden die von dem multimodalen Vision-Sprache-Modell generierten Diagnosen und die von erfahrenen Klinikern gestellten klinischen Diagnosen dokumentiert und verglichen. Die Übereinstimmung zwischen den beiden Diagnosen zeigt die Genauigkeit des Programms in der klinischen Praxis.
von Juli 2025 bis September 2025

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Guangdong Provincial People's Hospital

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)

28. Juli 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

20. November 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

25. Februar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

25. Februar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. März 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

5. März 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

3. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • U24A20707

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 Erkrankungen des vorderen Augenabschnitts

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