El mundo real de la IA en el diagnóstico de enfermedades de la retina
1 de agosto de 2023 actualizado por: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
Aplicación en el mundo real del uso de inteligencia artificial en el diagnóstico de enfermedades de la retina
El objetivo de este estudio es aplicar un algoritmo de inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades multirretinianas en entornos del mundo real.
La eficacia y la precisión de este algoritmo se evalúan mediante la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo, el valor predictivo negativo y el área bajo la curva.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
El objetivo de este estudio es aplicar un algoritmo de inteligencia artificial para diagnosticar retinopatía diabética de referencia, degeneración macular asociada a la edad de referencia, posible glaucoma de referencia, miopía patológica, oclusión de vena retiniana, agujero macular, membrana epirretiniana macular, retinopatía hipertensiva, fibras mielinizadas, retinitis pigmentosa y otras lesiones retinianas de la fotografía de fondo de ojo.
Con cámaras de fondo de ojo de 45 grados, operadores capacitados tomaron fotografías binoculares de fondo de ojo en los participantes.
Luego se pidió a los operadores que identificaran imágenes graduables y las descargaran para el diagnóstico del algoritmo.
La eficacia y la precisión de este algoritmo se evalúan mediante la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo, el valor predictivo negativo, el área bajo la curva y la puntuación F1.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
100000
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Wenbin Wei, MD
- Número de teléfono: 58269516
- Correo electrónico: weiwenbintr@163.cim
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Ruiheng Zhang, MD
- Número de teléfono: 18801121782
- Correo electrónico: zhangruihengsy@outlook.com
Ubicaciones de estudio
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Beijing
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Beijing, Beijing, Porcelana, 100730
- Reclutamiento
- Wen-Bin Wei
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Contacto:
- Wen-Bin Wei, MD
- Número de teléfono: 58269516
- Correo electrónico: weiwenbintr@163.com
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Investigador principal:
- Wen-Bin Wei, MD
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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
N/A
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
La población de estudio se deriva de una base de datos anónima que contiene resultados de exámenes de salud de la población general.
Descripción
Criterios de inclusión:
- fotografía de fondo de ojo alrededor del campo de 45° que cubre el disco óptico y la mácula
- información de identificación completa
Criterio de exclusión:
- información insuficiente para 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 |
|---|---|
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Enfermedades de la retina diagnosticadas por algoritmo de inteligencia artificial
Se aplicó un algoritmo de inteligencia artificial para diagnosticar retinopatía diabética de referencia, degeneración macular relacionada con la edad de referencia, posible glaucoma de referencia, miopía patológica, oclusión de vena retiniana, agujero macular, membrana epirretiniana macular, retinopatía hipertensiva, fibras mielinizadas, retinosis pigmentaria y otras lesiones retinianas de fotografía de fondo de ojo.
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Enfermedades de la retina diagnosticadas por algoritmo de inteligencia artificial
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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
Periodo de tiempo: 1 mes
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Utilizamos la curva característica operativa del receptor (ROC) y el área bajo la curva para examinar la capacidad de este algoritmo de inteligencia artificial para reconocer y clasificar las enfermedades de la retina.
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1 mes
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Sensibilidad y especificidad
Periodo de tiempo: 1 mes
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Utilizamos la sensibilidad y la especificidad para examinar la capacidad de este algoritmo de inteligencia artificial para reconocer y clasificar las enfermedades de la retina.
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1 mes
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Valor predictivo positivo, valor predictivo negativo
Periodo de tiempo: 1 mes
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Utilizamos valor predictivo positivo y valor predictivo negativo para examinar la capacidad de este algoritmo de inteligencia artificial para reconocer y clasificar las enfermedades de la retina.
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1 mes
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Puntuación F1
Periodo de tiempo: 1 mes
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Utilizamos la puntuación F1 para examinar la capacidad de este algoritmo de inteligencia artificial para reconocer y clasificar las enfermedades de la retina.
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1 mes
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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 agosto de 2023
Finalización primaria (Estimado)
1 de agosto de 2028
Finalización del estudio (Estimado)
1 de agosto de 2029
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
1 de agosto de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
1 de agosto de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
8 de agosto de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
8 de agosto de 2023
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
1 de agosto de 2023
Última verificación
1 de agosto de 2023
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- Real-world RAIDS
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
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