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Validación de la Utilidad del Sistema de Diagnóstico Inteligente en Oftalmología

17 de octubre de 2019 actualizado por: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

Validación de la Utilidad del Sistema de Diagnóstico Inteligente en Oftalmología: Un Ensayo Clínico

La prevención y el tratamiento de enfermedades a través de la inteligencia artificial representa un objetivo final en la medicina computacional. Los escenarios de aplicación de los algoritmos médicos actuales son demasiado simples para ser aplicados en general a entornos clínicos complejos del mundo real. Aquí, los investigadores utilizan el "aprendizaje profundo" y la "técnica del visionoma", un método de anotación novedoso para la inteligencia artificial en la medicina, para crear un sistema automático de detección y clasificación para cuatro escenarios clínicos clave: 1) detección masiva, 2) triaje clínico integral, 3) evaluación diagnóstica hiperfina, y 4) planificación de tratamiento multivía. El investigador también estableció un sistema de telemedicina y realizó un ensayo clínico y un estudio basado en el sitio web para validar su versatilidad.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

615

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

  • Porcelana
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra de probabilidad

Población de estudio

Estudio prospectivo de pacientes y residentes que utilizan la plataforma web para el diagnóstico.

Descripción

Criterios de inclusión:

  • Pacientes y residentes que se sometieron a un examen oftalmológico del ojo y registraron su información ocular en la consulta externa y la comunidad.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

Cohortes e Intervenciones

Grupo / Cohorte
Intervención / Tratamiento
Pacientes elegibles para la prueba de IA.
Dispositivo: sistema de diagnóstico oftalmológico. Una inteligencia artificial para realizar evaluaciones integrales y decisiones de tratamiento de enfermedades oculares.
Dispositivo: Sistema de diagnóstico oftalmológico.
Una inteligencia artificial para realizar evaluaciones integrales y decisiones de tratamiento de enfermedades oculares.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
La proporción de detección precisa, errónea y errónea del sistema de diagnóstico oftalmológico.
Periodo de tiempo: Hasta 5 años
Hasta 5 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Patrocinador

Sun Yat-sen University

Colaboradores

Ministry of Health, China
Xidian University

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Publicaciones Generales

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de abril de 2018

Finalización primaria (Actual)

31 de agosto de 2019

Finalización del estudio (Actual)

31 de agosto de 2019

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

11 de abril de 2018

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

11 de abril de 2018

Publicado por primera vez (Actual)

17 de abril de 2018

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

21 de octubre de 2019

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

17 de octubre de 2019

Última verificación

1 de octubre de 2019

Más información

Términos relacionados con este estudio

Palabras clave

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • CCPMOH2018-China-2

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

Ensayos clínicos sobre Inteligencia artificial

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