Artificial Intelligence for Detecting Retinal Diseases
12 de abril de 2021 actualizado por: Beijing Tongren Hospital
Classification of Retinal Diseases by Artificial Intelligence
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose multi retinal diseases from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under curve.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, area under curve, and F1 score.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
1000000
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
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Porcelana, 100730
- Wen-Bin Wei
-
-
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 a 80 años (Adulto, Adulto Mayor)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Géneros elegibles para el estudio
Todos
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
The study population is derived from an anonymous database that contains health examination results of the general population.
Descripción
Inclusion Criteria:
- fundus photography around 45° field which covers optic disc and macula
- complete identification information
Exclusion Criteria:
- insufficient information for diagnosis.
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 |
|---|---|
|
Retinal diseases diagnosed by artificial intelligence algorithm
|
An artificial intelligence algorithm was applied to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
|
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Area under curve
Periodo de tiempo: 1 week
|
We used the receiver operating characteristic (ROC) curve and area under curve to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
|
1 week
|
|
Sensitivity and specificity
Periodo de tiempo: 1 week
|
We used sensitivity and specificity to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
|
1 week
|
|
Positive predictive value, negative predictive value
Periodo de tiempo: 1 week
|
We used positive predictive value and negative predictive value to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
|
1 week
|
|
F1 score
Periodo de tiempo: 1 week
|
We used F1 score to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
|
1 week
|
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
|
Systemic biomarkers and diseases
Periodo de tiempo: 1 week
|
Using medical records as the gold standard, we test the accuracy of this artificial intelligence algorism recognition and classification of systemic biomarkers and diseases: age, sex, blood pressure, blood hemoglobin, cardiovascular diseases, thyroid function and kidney function.
|
1 week
|
Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
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 junio de 2018
Finalización primaria (Actual)
30 de junio de 2020
Finalización del estudio (Actual)
1 de octubre de 2020
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
16 de diciembre de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
16 de diciembre de 2020
Publicado por primera vez (Actual)
21 de diciembre de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
15 de abril de 2021
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de abril de 2021
Última verificación
1 de junio de 2018
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AI in retinal diseases
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. .