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Eficacia diagnóstica de la CNN en la diferenciación del campo visual

23 de enero de 2020 actualizado por: Xiulan Zhang, Sun Yat-sen University

Eficacia diagnóstica del algoritmo basado en redes neuronales convolucionales en la diferenciación del campo visual glaucomatoso del campo visual no glaucomatoso

El glaucoma es actualmente la principal causa de ceguera irreversible en el mundo. El estudio multicéntrico está diseñado para evaluar la eficacia del algoritmo basado en la red neuronal convolucional en la diferenciación del campo visual glaucomatoso del no glaucomatoso y evaluar su utilidad en el mundo real.

Descripción general del estudio

Estado

Terminado

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

El glaucoma es la principal causa mundial de ceguera irreversible, caracterizada por un adelgazamiento progresivo de la capa de fibras nerviosas de la retina y defectos del campo visual. La prueba de campo visual es uno de los estándares de oro para el diagnóstico y la evaluación de la progresión del glaucoma. Sin embargo, no existe un estándar universalmente aceptado para la interpretación de los resultados del campo visual, que es subjetivo y requiere una gran cantidad de experiencia. En la actualidad, la inteligencia artificial ha logrado una precisión comparable a la de los médicos humanos en la interpretación de imágenes médicas de muchas enfermedades diferentes. Previamente, hemos entrenado una red neuronal convolucional profunda para leer los informes del campo visual, lo que tiene una eficacia diagnóstica incluso mayor que la de los oftalmólogos. El estudio multicéntrico actual está diseñado para evaluar la eficacia del algoritmo basado en la red neuronal convolucional en la diferenciación del campo visual glaucomatoso del no glaucomatoso, comparar su rendimiento con los oftalmólogos y evaluar su utilidad en el mundo real.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

437

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, 51000
        • Zhongshan Ophthalmic Center

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

18 años y mayores (ADULTO, MAYOR_ADULTO)

Acepta Voluntarios Saludables

Sí

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Pacientes de clínicas en diferentes centros oftalmológicos de China. Cada sujeto debe ser diagnosticado en base a pruebas médicas completas y registros médicos. El centro líder leerá todos los datos médicos para dar un diagnóstico como estándar de oro.

Descripción

Criterios de inclusión:

  1. Edad≥18;
  2. Consentimiento informado obtenido;
  3. Diagnosticado con enfermedades oculares específicas;
  4. Capaz de realizar una prueba de campo visual

Criterio de exclusión:

Datos clínicos incompletos para apoyar el diagnóstico

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
Grupo de IA
Los informes de campo visual en este grupo serán evaluados por la red neuronal convolucional.
Prueba de diagnóstico: Algoritmo de diagnóstico de IA
Los campos visuales recopilados serían evaluados por el algoritmo y los oftalmólogos de forma independiente. Se compararía el rendimiento del algoritmo y el de los oftalmólogos, incluida la precisión, el AUC, la sensibilidad y la especificidad.
Otros nombres:
  • Procedimiento de diagnóstico estándar
Grupo humano
Los informes de campo visual en este grupo serán evaluados por 3 oftalmólogos de forma independiente.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Valor AUC de la red neuronal convolucional en la diferenciación del campo visual del glaucoma del campo visual sin glaucoma
Periodo de tiempo: de enero de 2019 a enero de 2020
de enero de 2019 a enero de 2020

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Periodo de tiempo
Sensibilidad y especificidad de la red neuronal convolucional en la detección del campo visual del glaucoma
Periodo de tiempo: de enero de 2019 a enero de 2020
de enero de 2019 a enero de 2020

Colaboradores e Investigadores

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

Patrocinador

Sun Yat-sen University

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)

15 de marzo de 2019

Finalización primaria (ACTUAL)

31 de diciembre de 2019

Finalización del estudio (ACTUAL)

31 de diciembre de 2019

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

26 de noviembre de 2018

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

28 de noviembre de 2018

Publicado por primera vez (ACTUAL)

30 de noviembre de 2018

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (ACTUAL)

27 de enero de 2020

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

23 de enero de 2020

Última verificación

1 de enero de 2020

Más información

Términos relacionados con este estudio

Palabras clave

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • 2018KYPJ125

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

NO

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. .

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