Acanthamoeba y la inteligencia artificial
Acanthamoeba e inteligencia artificial: estudio observacional retrospectivo unicéntrico
La queratitis por Acanthamoeba, causada por el patógeno Acanthamoeba spp, es reconocida mundialmente como una infección ocular grave que puede plantear riesgos potenciales para la visión.
Este estudio observacional retrospectivo y unicéntrico, de carácter exploratorio, tiene como objetivo determinar la posibilidad de identificar patrones que puedan ser útiles para un futuro diagnóstico rápido de queratitis por Acanthamoeba a partir de imágenes confocales, aprovechando la normalidad del examen corneal y la alta especificidad y sensibilidad de los métodos computacionales. modelos.
Los datos se basarán en pacientes que hayan resultado positivos confirmados mediante pruebas de laboratorio con eficacia comprobada para detectar la infección.
Las pruebas de laboratorio consideradas para la división de los pacientes en sus respectivos grupos son el examen bacteriano, el examen de PCR y el examen de cultivo.
Los pacientes se dividieron en dos grupos: el primero comprendía pacientes positivos para la infección por Acanthamoeba, mientras que el segundo comprendía pacientes negativos para Acanthamoeba pero positivos para otros patógenos. El estudio tendrá una duración de 18 meses.
La cohorte en estudio incluye 151 pacientes del Hospital IRCCS San Raffaele que se sometieron a los exámenes antes mencionados, de los cuales 76 casos se incluirán en el grupo de pacientes positivos para Acanthamoeba y 75 en el grupo de controles positivos para otros patógenos.
Las imágenes confocales de esta cohorte se introducirán en un software de inteligencia artificial. Para evaluar el modelo, se utilizará el conjunto de pruebas y la capacidad del modelo de IA se evaluará utilizando las métricas más utilizadas en el campo de la visión por computadora, como precisión, especificidad, sensibilidad y puntuación f1; culminando con una evaluación integral del modelo.
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Con base en los resultados de los exámenes previamente descritos en los criterios de elegibilidad, se crearán dos grupos de pacientes:
- Pacientes positivos para infección por Acanthamoeba.
- Pacientes negativos para infección por Acanthamoeba pero positivos para infección por otro patógeno.
Se introducirán en el software de inteligencia artificial imágenes confocales de unos 75 sujetos del primer grupo y 76 del segundo grupo, utilizados como controles.
El tamaño de la muestra de este estudio retrospectivo se basa en la disponibilidad de datos disponibles en nuestra base de datos con respecto a los criterios de inclusión del estudio.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Realicé raspado corneal y posterior examen bacterioscópico, PCR y análisis de cultivo bacteriano entre 2004 y 2023.
- Positividad de los pacientes a infección corneal.
Criterio de exclusión:
- Negatividad del paciente a los exámenes antes mencionados.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Determinación de la posible presencia de patrones significativos de infección por Acanthamoeba en imágenes de microscopía confocal in vivo (IVCM).
Periodo de tiempo: Las muestras de IVCM y laboratorio se adquirirán el día 0 (día de inscripción).
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Las muestras de IVCM y laboratorio se adquirirán el día 0 (día de inscripción).
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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Evaluación de correlación entre imágenes IVCM y resultados de laboratorio.
Periodo de tiempo: Las muestras de IVCM y laboratorio se adquirirán el día 0 (día de inscripción).
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Las muestras de IVCM y laboratorio se adquirirán el día 0 (día de inscripción).
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Colaboradores e Investigadores
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Publicaciones y enlaces útiles
Publicaciones Generales
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- Cabrera-Aguas M, Khoo P, Watson SL. Infectious keratitis: A review. Clin Exp Ophthalmol. 2022 Jul;50(5):543-562. doi: 10.1111/ceo.14113. Epub 2022 Jun 3.
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- Lv J, Zhang K, Chen Q, Chen Q, Huang W, Cui L, Li M, Li J, Chen L, Shen C, Yang Z, Bei Y, Li L, Wu X, Zeng S, Xu F, Lin H. Deep learning-based automated diagnosis of fungal keratitis with in vivo confocal microscopy images. Ann Transl Med. 2020 Jun;8(11):706. doi: 10.21037/atm.2020.03.134.
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Finalización primaria (Estimado)
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Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
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