Inteligencia artificial para la detección de múltiples enfermedades corneales
31 de octubre de 2024 actualizado por: Tianjin Eye Hospital
Aplicación del aprendizaje profundo para la detección de múltiples enfermedades corneales
Este estudio desarrolló un algoritmo de aprendizaje profundo basado en imágenes del segmento anterior y validó prospectivamente su capacidad para identificar enfermedades de la córnea. La efectividad y precisión de este algoritmo se evaluaron mediante sensibilidad, especificidad, valor predictivo positivo, valor predictivo negativo y área bajo la curva.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
3000
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: Yan Huo, Master
- Número de teléfono: 13102118953
- Correo electrónico: hy13102118953@163.com
Ubicaciones de estudio
-
-
Tianjin
-
Tianjin, Tianjin, Porcelana
- Reclutamiento
- Tiajin Eye Hospital
-
-
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
No
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:
- La calidad de las imágenes con lámpara de hendidura debe ser clínicamente aceptable.
- Más del 90% del área de la imagen de la lámpara de hendidura, incluidas tres regiones principales (esclerótica, pupila y cristalino), son fáciles de leer y discriminar.
Criterio de exclusión:
1）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 córnea diagnosticadas por algoritmo de inteligencia artificial
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Se aplicó un algoritmo de inteligencia artificial para diagnosticar enfermedades de la córnea a partir de imágenes con lámpara de hendidura.
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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 semana
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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 enfermedades de la córnea.
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1 semana
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Sensibilidad y especificidad
Periodo de tiempo: 1 semana
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Utilizamos sensibilidad y especificidad para examinar la capacidad de este algoritmo de inteligencia artificial para reconocer y clasificar enfermedades de la córnea.
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1 semana
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Silla de estudio: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye 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)
6 de diciembre de 2020
Finalización primaria (Actual)
6 de diciembre de 2021
Finalización del estudio (Estimado)
6 de diciembre de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
8 de enero de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
8 de enero de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
18 de enero de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
4 de noviembre de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
31 de octubre de 2024
Última verificación
1 de octubre de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- KY-2023083
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
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. .