Télémédecine dans la dégénérescence maculaire liée à l'âge
26 avril 2021 mis à jour par: The New York Eye & Ear Infirmary
Essai pivot d'un système automatisé basé sur l'IA pour le diagnostic précoce et la prédiction de la dégénérescence maculaire liée à l'âge tardif dans les établissements de soins primaires.
Cette étude vise à évaluer un système de détection précoce automatisée de la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA).
La DMLA est une affection caractérisée par une dégradation de la macula de l'œil, la partie de la rétine responsable de la vision centrale nette.
Nous prendrons des photos des yeux des sujets à l'aide d'un appareil photo automatisé.
Ces photographies seront transmises en toute sécurité puis analysées par un programme informatique qui a été développé dans d'autres études.
Le résultat de l'analyse du programme informatique sera comparé à l'analyse humaine de ces mêmes images.
Si l'analyse informatique est suffisamment précise, ce système informatique pourrait être utilisé pour le dépistage à grande échelle de la DMLA.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
iPredict, un logiciel basé sur l'IA et la télémédecine qui utilise l'image couleur du fond d'œil d'un individu pour un diagnostic précoce de la DMLA et prédit si un individu risque de progresser vers une DMLA tardive.
La plate-forme iPredict intègre les programmes côté serveur (les modules d'analyse d'images et d'apprentissage en profondeur pour le dépistage et la prédiction de la gravité de la DMLA) et les ordinateurs/appareils mobiles distants locaux (pour la collecte des données et des images des patients).
La caméra DRS plus sera utilisée dans le cabinet du médecin.
Les appareils distants téléchargeront des images et des données sur le serveur pour analyser et filtrer AMD automatiquement.
La plate-forme de télémédecine a été développée pour une plate-forme Web.
L'analyse automatique sera effectuée sur le serveur, et un rapport sera envoyé aux patients/dispositifs distants avec le stade de DMLA d'un individu comme DMLA référable ou non référable, et un score de prédiction du risque de développer une DMLA tardive (en moins d'une minute), et d'autres recommandations pour consulter un ophtalmologiste à proximité.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Anticipé)
1000
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.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Alauddin Bhuiyan, Ph.D.
- Numéro de téléphone: 718 926 9000
- E-mail: alauddin.bhuiyan@gmail.com
Sauvegarde des contacts de l'étude
- Nom: Katy Tai
- Numéro de téléphone: 2129794251
- E-mail: ktai@nyee.edu
Lieux d'étude
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New York
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New York, New York, États-Unis, 10003
- Recrutement
- New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai
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Contact:
- Katy Tai
- Numéro de téléphone: 212-979-4251
- E-mail: ktai@nyee.edu
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Chercheur principal:
- R. Theodore Smith, MD, PHD
-
-
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
50 ans et plus (Adulte, Adulte plus âgé)
Accepte les volontaires sains
Non
Sexes éligibles pour l'étude
Tout
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Participants qui répondent aux critères d'éligibilité et non aux critères d'exclusion.
La description
Critère d'intégration:
- Les sujets seront recrutés s'ils sont disposés et capables de se conformer aux visites à la clinique et aux procédures liées à l'étude, et fourniront un consentement éclairé signé
- Sexe des sujets : Les hommes et les femmes seront invités à participer.
- Âge des sujets : les patients auront plus de 50 ans et plus
Critère d'exclusion:
- Impossible de fournir un consentement éclairé.
- Autres dégénérescences rétiniennes et maladies vasculaires rétiniennes telles que rétinopathie diabétique ou œdème maculaire, chirurgie rétinienne antérieure.
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
- Modèles d'observation: Cohorte
- Perspectives temporelles: Éventuel
Cohortes et interventions
Groupe / Cohorte |
Intervention / Traitement |
|---|---|
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précoce/aucun vs.
Pour l'identification de la dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA) précoce/aucune (c.-à-d. niveau de non référence)
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Rapports de lecture de l'intelligence artificielle
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DMLA intermédiaire/tardive
intermédiaire/tardif (c.-à-d. niveau de référence) Dégénérescence maculaire liée à l'âge (DMLA)
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Rapports de lecture de l'intelligence artificielle
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Sensibilité de l'identification de la DMLA référable et non référable pour le diagnostic précoce de la DMLA
Délai: 2 années
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Sensibilité de l'identification de la DMLA référable et non référable pour un diagnostic précoce de la DMLA à l'aide du logiciel de dépistage de la DMLA basé sur l'IA d'iPredict utilisant l'imagerie couleur du fond d'œil.
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2 années
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Spécificité de l'identification de la DMLA référable et non référable pour le diagnostic précoce de la DMLA à l'aide du logiciel de dépistage de la DMLA basé sur l'IA d'iPredict utilisant l'imagerie couleur du fond d'œil.
Délai: 2 années
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À l'aide de l'étalon-or (c'est-à-dire la notation de l'ophtalmologiste), la sensibilité et la spécificité sont calculées comme suit : Sens=TP/(TP+FN) Spec=TN/(TN+FP) où TP est le nombre de vrais positifs (sujets AMD référables correctement classés), FN est le nombre de faux négatifs (sujets DMLA référables incorrectement classés comme non référables), TN est le nombre de vrais négatifs (sujets non référables correctement classés), et FP est le nombre de faux positifs (sujets non référables sujets DMLA référables incorrectement classés comme DMLA référables).
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2 années
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
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)
19 juillet 2020
Achèvement primaire (Anticipé)
19 juillet 2022
Achèvement de l'étude (Anticipé)
31 décembre 2022
Dates d'inscription aux études
Première soumission
19 avril 2021
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
26 avril 2021
Première publication (Réel)
28 avril 2021
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
28 avril 2021
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
26 avril 2021
Dernière vérification
1 avril 2021
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 18-00787
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
Non
Description du régime IPD
Il n'y a pas de plan de partage IPD pour le moment.
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
Oui
produit fabriqué et exporté des États-Unis.
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 .