Un estudio prospectivo: detección asistida por inteligencia artificial de tumores malignos pigmentados en la superficie ocular
Las enfermedades raras generalmente se refieren a enfermedades cuya tasa de prevalencia es inferior a 1/10 000 y el número de pacientes es inferior a 140 000. Las enfermedades raras generalmente se enfrentan al dilema de la falta de médicos calificados, la dificultad de la detección a gran escala y la falta de canales rápidos y efectivos para el tratamiento médico. Los estudios han demostrado que el 42% de los pacientes dicen que han sido mal diagnosticados, y cada paciente con una enfermedad rara necesita pasar por un promedio de ocho médicos en siete años para ver al especialista en enfermedades raras correspondiente. Más importante aún, la mayoría de las enfermedades raras afectan gravemente la salud y la calidad de vida de los pacientes. El tumor maligno de la superficie ocular es una enfermedad rara típica, y su incidencia es inferior a 1/100000. La superficie ocular no solo afecta la apariencia del paciente, sino que también daña la función visual, y el tumor maligno puede incluso afectar la vida. Estos tumores malignos poco comunes a menudo se ocultan en el nevus negro común en la superficie del ojo, que es fácil de ignorar y tiene grandes riesgos potenciales. Con la mejora del nivel de vida de las personas, las personas comienzan a prestar atención a las enfermedades raras.
En los últimos años, el rápido desarrollo de la tecnología digital también ha brindado nuevas oportunidades para la prevención y el tratamiento de enfermedades raras. Nuestro equipo estableció la base de datos de oftalmopatías raras en China en la etapa inicial, lo que proporcionó una base sólida para la digitalización de valiosos datos clínicos. Este estudio tiene la intención de desarrollar un sistema de detección inteligente para tumores malignos de la superficie ocular, utilizando el teléfono móvil para la verificación en el mundo real y la detección a escala, y explorarlo para mejorar la capacidad de los médicos para diagnosticar y tratar enfermedades raras. Se espera que este estudio mejore la capacidad de detección de tumores malignos en la superficie ocular y proporcione un modelo novedoso para la detección universal de enfermedades raras.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510060
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
Se encuentran lesiones de color marrón oscuro en la superficie ocular: melanoma maligno de la superficie ocular, carcinoma basocelular ocular, nevo conjuntival, nevo palpebral, pigmentación de la esclerótica, queratosis palpebral benigna.
Criterio de exclusión:
- Tumores no pigmentados de la superficie ocular: pterigión, tumor dermoide corneal, quiste de glándulas de Meibomio, catarata, blefaritis, etc.
- La calidad de imagen no cumple con los requisitos clínicos. -
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: Grupo
- Perspectivas temporales: Futuro
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Participantes elegibles para el diagnóstico de tumores de la superficie ocular basado en teléfonos inteligentes
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Desarrolle un sistema de detección inteligente para tumores malignos de la superficie ocular, aplíquelo al terminal móvil para la verificación en el mundo real y la detección general a gran escala, y pruebe su efecto para ayudar a los médicos en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades raras.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Área bajo la curva (AUC)
Periodo de tiempo: 2024.1
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Medida de la capacidad de un clasificador binario para distinguir entre maligno y benigno.
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2024.1
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Cobertura de detección
Periodo de tiempo: 2024.1
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Cuente la cantidad de personas que han recibido y leído con éxito el conocimiento sobre los tumores pigmentados de la superficie ocular en cada plataforma fuera de línea y en línea.
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2024.1
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Eficiencia de referencia
Periodo de tiempo: 2024.1
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Para los casos en los que el sistema juzgue que es necesario ir al hospital para un diagnóstico y tratamiento adicional, dos o más investigadores realizarán primero una revisión de diagnóstico.
Si realmente se necesita más diagnóstico y tratamiento, se contactará al sujeto y se le indicará que vaya al hospital para recibir tratamiento por teléfono, mensaje de texto, etc., y se continuará con el seguimiento.
Finalmente, se contó la duración del diagnóstico (tiempo de detección hasta el tiempo de diagnóstico patológico), la distancia de la visita, el número de visitas antes del diagnóstico y la proporción de pacientes derivados en todos los sujetos.
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2024.1
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Rendimiento de la colaboración hombre-máquina
Periodo de tiempo: 2024.1
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Se pidió a médicos con diferente antigüedad que diagnosticaran el conjunto de prueba con y sin la asistencia del sistema de detección inteligente, y se calculó y comparó la precisión en los dos casos.
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2024.1
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Sensibilidad, especificidad y precisión.
Periodo de tiempo: 2024.1
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El estudio evaluará la sensibilidad y especificidad del sistema CaptureTumor (CaT) en diversas condiciones.
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2024.1
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
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 (Estimado)
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
- 2022KYPJ067
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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