Artificial Intelligence for Detecting Retinal Diseases
12 avril 2021 mis à jour par: Beijing Tongren Hospital
Classification of Retinal Diseases by Artificial Intelligence
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose multi retinal diseases from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under curve.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, area under curve, and F1 score.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
1000000
Contacts et emplacements
Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.
Lieux d'étude
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Beijing
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Beijing, Beijing, Chine, 100730
- Wen-Bin Wei
-
-
Critères de participation
Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
18 ans à 80 ans (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Oui
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
The study population is derived from an anonymous database that contains health examination results of the general population.
La description
Inclusion Criteria:
- fundus photography around 45° field which covers optic disc and macula
- complete identification information
Exclusion Criteria:
- insufficient information for diagnosis.
Plan d'étude
Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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Retinal diseases diagnosed by artificial intelligence algorithm
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An artificial intelligence algorithm was applied to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Area under curve
Délai: 1 week
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We used the receiver operating characteristic (ROC) curve and area under curve to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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Sensitivity and specificity
Délai: 1 week
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We used sensitivity and specificity to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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Positive predictive value, negative predictive value
Délai: 1 week
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We used positive predictive value and negative predictive value to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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F1 score
Délai: 1 week
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We used F1 score to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Systemic biomarkers and diseases
Délai: 1 week
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Using medical records as the gold standard, we test the accuracy of this artificial intelligence algorism recognition and classification of systemic biomarkers and diseases: age, sex, blood pressure, blood hemoglobin, cardiovascular diseases, thyroid function and kidney function.
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1 week
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
Dates d'enregistrement des études
Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
1 juin 2018
Achèvement primaire (Réel)
30 juin 2020
Achèvement de l'étude (Réel)
1 octobre 2020
Dates d'inscription aux études
Première soumission
16 décembre 2020
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
16 décembre 2020
Première publication (Réel)
21 décembre 2020
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
15 avril 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
12 avril 2021
Dernière vérification
1 juin 2018
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- AI in retinal diseases
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Non
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
Non
Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .