Diagnóstico de Deficiencia de Hierro mediante Análisis de Inteligencia Artificial de Fotografía Ocular. (CaFerIA)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Actualmente, el diagnóstico de la deficiencia de hierro es invasivo, ya que requiere una punción venosa para el análisis de ferritina sérica y un análisis de hemograma para diagnosticar anemia por deficiencia de hierro. Esta dosificación es costosa y representa un freno importante en la detección a gran escala de la deficiencia de hierro, especialmente en los países en desarrollo. La mayoría de los signos clínicos de la deficiencia de hierro (astenia, queilitis, glositis, alopecia, síndrome de piernas inquietas) son poco específicos y el diagnóstico suele ser fortuito o se realiza como parte de un cribado en una población de riesgo.
El hierro es esencial para muchas funciones del cuerpo, incluida la síntesis de colágeno: en caso de deficiencia, se produce con una estructura alterada y más fina. En los ojos, la esclerótica se compone de colágeno tipo IV, cuyo adelgazamiento provoca la visualización de los vasos coroideos responsables de un tinte azul característico. Un trabajo preliminar realizado por nuestro equipo permitió medir el aumento de la cantidad de color azul en la esclerótica de pacientes deficientes, objetivando por primera vez este signo clínico. A partir de fotografías de los ojos de los pacientes, extrajimos el percentil de azul contenido en los píxeles de las imágenes digitales de la esclerótica. Este trabajo continuó con la automatización del reconocimiento de estructuras oculares, especialmente la esclerótica.
Para mejorar el rendimiento diagnóstico de este método original y no invasivo, queremos aplicar métodos de aprendizaje profundo, que ya han sido probados en varias áreas: relacionadas con la oftalmología pero también de manera muy alentadora en el diagnóstico no invasivo. de anemia
El objetivo de nuestro trabajo es predecir el valor de ferritina del ojo, constituyendo así un método de diagnóstico original y no invasivo de la deficiencia de hierro. Para ser utilizable en la vida real, el algoritmo debe ser comparable al rendimiento de la prueba diagnóstica de referencia (determinación de ferritina), permitiendo obtener una sensibilidad de alrededor del 90% y una especificidad > 95%.
Tipo de estudio
Inscripción (Anticipado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Lise Laclautre
- Número de teléfono: +33 473 754 963
- Correo electrónico: promo_interne_drci@chu-clermontferrand.fr
Ubicaciones de estudio
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Clermont-Ferrand, Francia
- Chu Clermont-Ferrand
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Investigador principal:
- Hervé LOBBES
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Clermont-Ferrand, Francia
- SSU Université Clermont Auvergne
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Investigador principal:
- Laurent GERBAUD
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- sexo femenino
- Edad ≥ 18 años
- Capaz de expresar no oposición a la participación en rese
- Pacientes afiliados a un régimen de seguridad social
Detección de deficiencia de hierro dentro de los 15 días posteriores a la inclusión, incluida
- Hemograma: valor de hemoglobina, volumen sanguíneo medio
- Ferritina sérica
Criterio de exclusión:
- Antecedentes personales de trauma severo o cirugía de ambos ojos (aparte de cirugía refractiva realizada hace más de 3 meses)
- Antecedentes personales de patología hereditaria del tejido conjuntivo, incluida la enfermedad de Marfan, el síndrome de Ehler Danlos, la osteogénesis imperfecta.
- Antecedentes personales de patología responsable de hemólisis crónica por coloración amarilla inducida por hiperbilirrubinemia: enfermedad de células falciformes, talasemia mayor.
- Tratamiento prolongado con minociclina (> 1 mes).
- La suplementación marcial oral o intravenosa comenzó más de 15 días antes de tomar las fotografías de la esclerótica.
- Persona privada de libertad por decisión administrativa o judicial o puesta bajo protección judicial (tutela o vigilancia)
- Mujer embarazada o lactante
- Expresión de oposición a la investigación.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Validar en una situación clínica real (cribado sistemático de deficiencia de hierro)
Periodo de tiempo: evaluación 15 días después del diagnóstico
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Validar en una situación clínica real (cribado sistemático de deficiencia de hierro) una herramienta de predicción de niveles de ferritina basada en fotografías digitales de la esclerótica ocular, con confrontación de una base de aprendizaje tratada por deep learning, y una base de test
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evaluación 15 días después del diagnóstico
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Estudiar el valor informativo de los datos fotográficos.
Periodo de tiempo: evaluación 15 días después del diagnóstico
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Estudiar el valor informativo de los datos fotográficos de la esclerótica sobre (en píxeles) otros parámetros biológicos, en particular los niveles de hemoglobina (en g/dl).
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evaluación 15 días después del diagnóstico
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Identificar los factores externos que influyen en la calidad de la ferritina
Periodo de tiempo: evaluación 15 días después del diagnóstico
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Identificar los factores externos que influyen en la calidad del algoritmo de predicción de ferritina (en particular, la exposición y la polarización de la luz, que serán datos registrados automáticamente por la cámara que permite disparar, pero también el fototipo según la clasificación de Fitzpatrick)
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evaluación 15 días después del diagnóstico
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Hervé LOBBES, University Hospital, Clermont-Ferrand
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Anticipado)
Finalización primaria (Anticipado)
Finalización del estudio (Anticipado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- AOI 2021 LOBBES
- 2021-A03087-34 (Otro identificador: ANSM)
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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