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Le monde réel de l'IA dans le diagnostic des maladies rétiniennes

1 août 2023 mis à jour par: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital

Application dans le monde réel de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le diagnostic des maladies de la rétine

L'objectif de cette étude est d'appliquer un algorithme d'intelligence artificielle pour diagnostiquer les maladies multi-rétiniennes dans des contextes réels. L'efficacité et la précision de cet algorithme sont évaluées par la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et l'aire sous la courbe.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

L'objectif de cette étude est d'appliquer un algorithme d'intelligence artificielle pour diagnostiquer la rétinopathie diabétique de référence, la dégénérescence maculaire liée à l'âge de référence, le glaucome possible de référence, la myopie pathologique, l'occlusion veineuse rétinienne, le trou maculaire, la membrane épirétinienne maculaire, la rétinopathie hypertensive, les fibres myélinisées, la rétinite pigmentosa et d'autres lésions rétiniennes de la photographie du fond d'œil. Avec des caméras de fond d'œil à 45 degrés, des opérateurs formés ont pris des photos binoculaires du fond d'œil sur les participants. Les opérateurs ont ensuite été invités à identifier les images graduables et à les décharger pour le diagnostic de l'algorithme. L'efficacité et la précision de cet algorithme sont évaluées par la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative, l'aire sous la courbe et le score F1.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

100000

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

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Chine
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Chine, 100730
        • Recrutement
        • Wen-Bin Wei
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Wen-Bin Wei, MD

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

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

La population étudiée est dérivée d'une base de données anonyme qui contient les résultats d'examens de santé de la population générale.

La description

Critère d'intégration:

  • photographie du fond d'œil autour d'un champ de 45° qui couvre le disque optique et la macula
  • informations d'identification complètes

Critère d'exclusion:

  • informations insuffisantes pour le diagnostic

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
Maladies rétiniennes diagnostiquées par algorithme d'intelligence artificielle
Un algorithme d'intelligence artificielle a été appliqué pour diagnostiquer la rétinopathie diabétique de référence, la dégénérescence maculaire liée à l'âge de référence, le glaucome possible de référence, la myopie pathologique, l'occlusion de la veine rétinienne, le trou maculaire, la membrane épirétinienne maculaire, la rétinopathie hypertensive, les fibres myélinisées, la rétinite pigmentaire et d'autres lésions rétiniennes de photographie du fond d'œil.
Test diagnostique: algorithme d'intelligence artificielle
Maladies rétiniennes diagnostiquées par algorithme d'intelligence artificielle

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Aire sous la courbe
Délai: 1 mois
Nous avons utilisé la courbe et l'aire sous la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) pour examiner la capacité de cet algorithme d'intelligence artificielle à reconnaître et à classer les maladies rétiniennes.
1 mois
Sensibilité et spécificité
Délai: 1 mois
Nous avons utilisé la sensibilité et la spécificité pour examiner la capacité de cet algorithme d'intelligence artificielle à reconnaître et à classer les maladies rétiniennes.
1 mois
Valeur prédictive positive, valeur prédictive négative
Délai: 1 mois
Nous avons utilisé la valeur prédictive positive et la valeur prédictive négative pour examiner la capacité de cet algorithme d'intelligence artificielle à reconnaître et à classer les maladies rétiniennes.
1 mois
Classement F1
Délai: 1 mois
Nous avons utilisé le score F1 pour examiner la capacité de cet algorithme d'intelligence artificielle à reconnaître et à classer les maladies rétiniennes.
1 mois

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

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 août 2023

Achèvement primaire (Estimé)

1 août 2028

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 août 2029

Dates d'inscription aux études

Première soumission

1 août 2023

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

1 août 2023

Première publication (Réel)

8 août 2023

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

8 août 2023

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

1 août 2023

Dernière vérification

1 août 2023

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • Real-world RAIDS

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 .

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