Inteligencia artificial para cataratas altamente miopes (AI-HMC)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
La catarata de alta miopía (HMC) es una catarata compleja con alto riesgo de ceguera. En la actualidad, hay casi 300 millones de personas con alta miopía en el mundo, cifra que aumentará a 500 millones en 2020. Asia es la alta incidencia de miopía en el mundo. En la actualidad, sólo en China hay más de 500 millones de personas con miopía, de las cuales casi 100 millones tienen miopía alta, y este número sigue creciendo rápidamente. En consecuencia, la tasa de incidencia de cataratas con alta miopía también ha aumentado rápidamente, lo que representa más del 40% de las cirugías de cataratas.
En la etapa inicial del análisis del equipo del proyecto sobre el error refractivo después de la cirugía de cataratas con alta miopía, se descubrió que la precisión de la fórmula de cálculo de la lente intraocular, que actualmente se recomienda ampliamente para cataratas con alta miopía, sigue siendo preocupante, porque la mayoría de estas fórmulas se basan en datos oculares europeos y americanos, mientras que las bases de datos europeas y americanas tienen pocos datos de miopía ultra alta, lo que afecta en gran medida la precisión de la fórmula. Además, el cálculo de la fórmula existente debe incluir múltiples indicadores biométricos y se puede obtener en base en algoritmos complejos. La tecnología de inteligencia artificial es exactamente un medio eficaz para resolver este tipo de problemas. Por lo tanto, basándose en los datos de la población asiática con alta miopía y alta incidencia, el establecimiento de un modelo inteligente para el cálculo preciso de la LIO de cataratas con alta miopía mejorará en gran medida la precisión de la medición del sexo.
Por tanto, el propósito de este estudio es establecer un modelo de inteligencia artificial multicéntrico para el cálculo preciso de la lente intraocular y su aplicación clínica en cataratas altamente miopes, a fin de mejorar la precisión de la predicción de dioptrías posoperatorias en pacientes con cataratas altamente miopes. .
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: KEKE ZHANG
- Correo electrónico: shirley18158@163.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: WENWEN HE
- Número de teléfono: +86-15021154594
- Correo electrónico: alicewen@139.com
Ubicaciones de estudio
-
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Shanghai Municipality
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Shanghai, Shanghai Municipality, Porcelana, 200031
- Reclutamiento
- Eye and ENT Hospital of Fudan University
-
Contacto:
- XIANGJIA ZHU, M.D.
- Número de teléfono: (86)021-64377134
- Correo electrónico: zhuxiangjia1982@126.com
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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:
Longitud axial ≥ 26 mm y pacientes con alta miopía complicada con cataratas que visitan nuestro hospital.
Se realizaron fotografías preoperatorias del segmento anterior y evaluación de la gravedad de las cataratas, junto con un examen OCT del fondo de ojo.
Si se realiza tratamiento quirúrgico, el período de seguimiento postoperatorio no debe ser inferior a 1 mes.
No faltan datos clínicos antes y después de la cirugía.
Criterios de exclusión:
Pacientes que no puedan cooperar con los exámenes requeridos para este estudio.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Pacientes con cataratas altamente miopes sin defectos del fondo de ojo
Pacientes con cataratas muy miopes y defectos del fondo de ojo
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Aplique modelos de IA recientemente inventados para ayudar a determinar los planes quirúrgicos y la predicción de resultados.
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Pacientes con cataratas muy miopes y defectos del fondo de ojo
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Aplique modelos de IA recientemente inventados para ayudar a determinar los planes quirúrgicos y la predicción de resultados.
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Pacientes con cataratas altamente miopes con clasificación de cristalino NC2-3
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Aplique modelos de IA recientemente inventados para ayudar a determinar los planes quirúrgicos y la predicción de resultados.
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Pacientes con cataratas altamente miopes con clasificación de cristalino NC4-5
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Aplique modelos de IA recientemente inventados para ayudar a determinar los planes quirúrgicos y la predicción de resultados.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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un modelo de inteligencia artificial multicéntrico para el cálculo preciso de la lente intraocular y su aplicación clínica en cataratas altamente miopes
Periodo de tiempo: 10 AÑOS
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10 AÑOS
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un modelo de inteligencia artificial multicéntrico para la clasificación de cataratas y su aplicación clínica en cataratas altamente miopes
Periodo de tiempo: 8 años
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8 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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un modelo de inteligencia artificial multicéntrico para la predicción del riesgo de complicaciones perioperatorias y su aplicación clínica en cataratas altamente miopes
Periodo de tiempo: 10 años
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10 años
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un modelo de inteligencia artificial multicéntrico para la predicción del resultado quirúrgico y su aplicación clínica en cataratas altamente miopes
Periodo de tiempo: 10 años
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10 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Silla de estudio: XIANGJIA ZHU, Eye & ENT Hospital of Fudan University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
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
- NSFC-81970780
- SYA202006 (Otro número de subvención/financiamiento: Eye and Ear, Nose and Throat Hospital, Fudan University)
- SHDC12019X08 (Otro número de subvención/financiamiento: Shanghai Shenkang Hospital Development Center)
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
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.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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