Evaluación de la Retinopatía Hipertensiva Mediante la Red Neuronal Convolucional "RetinAIcheck"
25 de agosto de 2026 actualizado por: I.M. Sechenov First Moscow State Medical University
Evaluación de la Retinopatía Hipertensiva Mediante la Clasificación de Keith Wagener Barker, Basada en la Red Neuronal Convolucional "RetinAIcheck"
El presente estudio tiene como objetivo estimar la eficacia diagnóstica de una red neuronal convolucional (CNN) desarrollada "RetinAIcheck" en la clasificación de la gravedad de la retinopatía hipertensiva en pacientes de la población rusa.
El conjunto de datos de entrenamiento se obtuvo de una fuente abierta y fue reetiquetado por siete especialistas en retina independientes, el tamaño de la muestra fue de 30.000 fotografías del fondo de ojo. La muestra de prueba incluyó a 729 pacientes (1401 ojos) con RH. El estándar de referencia fue el resultado de la clasificación independiente de la etapa de RH por dos oftalmólogos, los casos clínicos controvertidos fueron evaluados con la participación de un tercer oftalmólogo.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
755
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.
Ubicaciones de estudio
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Moscow, Rusia
- University Clinical Hospital №1, Sechenov University
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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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra de probabilidad
Población de estudio
La muestra de prueba se recogió en la Clínica de Cardiología del Hospital Clínico Universitario Sechenov № 1, en el Instituto de Investigación de Enfermedades Oculares que lleva el nombre de M.M. Krasnov y en el Instituto de Investigación Clínica Regional de Moscú que lleva el nombre de M.F. Vladimirsky (MONIKI).
Descripción
Criterios de inclusión:
La presencia de un diagnóstico de hipertensión en el historial médico electrónico del paciente.
Criterios de exclusión:
Condiciones congénitas y adquiridas acompañadas de pérdida irreversible de la visión (anoftalmia, atrofia del nervio óptico, lesiones del globo ocular), patología macular, como degeneración macular asociada a la edad, coriorretinopatía serosa central, coriorretinitis serosa central, y opacidad de los medios ópticos del ojo, que afecta la calidad de la imagen.
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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Retinopatía hipertensiva de clase 1
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Una red neuronal convolucional es un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas que procesa fotografías digitales del fondo de ojo obtenidas durante la midriasis y determina la probabilidad de la presencia/ausencia de retinopatía hipertensiva y su clasificación según la clasificación de Keith Wagener Barker.
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Retinopatía hipertensiva de clase 2
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Una red neuronal convolucional es un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas que procesa fotografías digitales del fondo de ojo obtenidas durante la midriasis y determina la probabilidad de la presencia/ausencia de retinopatía hipertensiva y su clasificación según la clasificación de Keith Wagener Barker.
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Retinopatía hipertensiva de clase 3
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Una red neuronal convolucional es un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas que procesa fotografías digitales del fondo de ojo obtenidas durante la midriasis y determina la probabilidad de la presencia/ausencia de retinopatía hipertensiva y su clasificación según la clasificación de Keith Wagener Barker.
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Retinopatía hipertensiva grado 3+4
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Una red neuronal convolucional es un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas que procesa fotografías digitales del fondo de ojo obtenidas durante la midriasis y determina la probabilidad de la presencia/ausencia de retinopatía hipertensiva y su clasificación según la clasificación de Keith Wagener Barker.
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Clase 0 sin signos de retinopatía hipertensiva
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Una red neuronal convolucional es un sistema de apoyo a la toma de decisiones médicas que procesa fotografías digitales del fondo de ojo obtenidas durante la midriasis y determina la probabilidad de la presencia/ausencia de retinopatía hipertensiva y su clasificación según la clasificación de Keith Wagener Barker.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión
Periodo de tiempo: La capacidad de identificar correctamente la presencia o ausencia de una condición
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La capacidad de una prueba para identificar correctamente la proporción de casos verdaderamente positivos
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La capacidad de identificar correctamente la presencia o ausencia de una condición
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Sensibilidad
Periodo de tiempo: Febrero de 2026
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La capacidad de una prueba para identificar correctamente la proporción de casos verdaderamente positivos
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Febrero de 2026
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Especificidad
Periodo de tiempo: febrero de 2026
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La capacidad de una prueba para identificar correctamente la proporción de casos verdaderamente negativos
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febrero de 2026
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Positive predictive value
Periodo de tiempo: February 2026
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The probability that a person who tests positive for the condition actually has that one
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February 2026
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Negative predictive value
Periodo de tiempo: February 2026
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The probability that a person who tests negative for the condition truly does not have it
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February 2026
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AUROC, area under the ROC curve (one-versus-rest)
Periodo de tiempo: February 2026
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An average metric used to evaluate multi-class classification models by computing the Area Under the ROC Curve for each class separately against all other classes and then averaging the results
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February 2026
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Quadratically weighted kappa
Periodo de tiempo: February 2026
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A statistical measure that evaluates the level of agreement between two raters or outcomes on an ordinal scale, penalizing errors based on the squared distance between categories
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February 2026
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Philipp Yu Kopylov, Prof., Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenov University)
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Enlaces Útiles
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)
11 de marzo de 2021
Finalización primaria (Actual)
26 de febrero de 2026
Finalización del estudio (Actual)
26 de febrero de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
10 de marzo de 2026
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
10 de marzo de 2026
Publicado por primera vez (Actual)
13 de marzo de 2026
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
27 de agosto de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
25 de agosto de 2026
Última verificación
1 de septiembre de 2021
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- RetinAIcheck-01
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Descripción del plan IPD
Los datos utilizados en el proyecto de investigación no están disponibles abiertamente, pero se pueden proporcionar previa solicitud al investigador principal.
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. .