Sistema de inteligencia artificial para evaluar la calidad de imagen de imágenes de fondo de ojo y sus efectos en el diagnóstico
26 de febrero de 2020 actualizado por: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Sistema de inteligencia artificial para evaluar la calidad de imagen de imágenes de fondo de ojo y sus efectos en el diagnóstico: un ensayo clínico
Las imágenes de fondo de ojo son ampliamente utilizadas en oftalmología para la detección de retinopatía diabética, glaucoma y otras enfermedades.
En la práctica del mundo real, la calidad de las imágenes de fondo de ojo puede ser inaceptable, lo que puede socavar la precisión y la eficiencia del diagnóstico.
Aquí, los investigadores establecieron y validaron un sistema de inteligencia artificial para lograr una evaluación automática de la calidad de las imágenes de fondo de ojo en el momento de la captura.
Este sistema también puede proporcionar orientación a los fotógrafos según los motivos de la baja calidad.
Descripción general del estudio
Estado
Desconocido
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Anticipado)
300
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
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510060
- 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 no probabilística
Población de estudio
Criterios de inclusión:
- Los pacientes deben conocer el contenido y firmar el consentimiento informado.
Criterio de exclusión:
- 1. Pacientes que no pueden cooperar con un fotógrafo, como algunos paralíticos, pacientes con demencia y psicópatas graves.
- 2. Pacientes que no estén de acuerdo en firmar el consentimiento informado.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Los pacientes deben conocer el contenido y firmar el consentimiento informado.
Criterio de exclusión:
- 1. Pacientes que no pueden cooperar con un fotógrafo, como algunos paralíticos, pacientes con demencia y psicópatas graves.
- 2. Pacientes que no estén de acuerdo en firmar el consentimiento informado.
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 |
|---|---|
|
Evaluación de la calidad de la imagen del fondo de ojo
Dispositivo: un sistema de inteligencia artificial para la evaluación de la calidad de las imágenes de fondo de ojo.
Estos pacientes están inscritos en unidades de atención primaria de la salud o en la clínica de IA del Centro Oftálmico de Zhongshan.
|
El participante solo necesita tomar una imagen de fondo de ojo como de costumbre.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Rendimiento del sistema de inteligencia artificial para distinguir entre buena calidad de imagen y mala calidad de imagen
Periodo de tiempo: 3 meses
|
Área bajo las curvas características operativas del receptor, sensibilidad, especificidad, valores predictivos positivos y negativos, precisión
|
3 meses
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
La comparación del rendimiento del sistema de diagnóstico de inteligencia artificial anterior con imágenes de fondo de ojo de diferente calidad de imagen
Periodo de tiempo: 3 meses
|
Coeficiente kappa de Cohen, valor P y otros resultados estadísticos relacionados
|
3 meses
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
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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 febrero de 2020
Finalización primaria (Anticipado)
1 de julio de 2020
Finalización del estudio (Anticipado)
1 de julio de 2020
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
26 de febrero de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
26 de febrero de 2020
Publicado por primera vez (Actual)
28 de febrero de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
28 de febrero de 2020
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
26 de febrero de 2020
Última verificación
1 de febrero de 2020
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- IMAQUA2020-China-01
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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