Intelligence artificielle pour le dépistage de plusieurs maladies cornéennes
31 octobre 2024 mis à jour par: Tianjin Eye Hospital
Application de l'apprentissage profond pour le dépistage de plusieurs maladies cornéennes
Cette étude a développé un algorithme d'apprentissage profond basé sur des images du segment antérieur et a validé de manière prospective sa capacité à identifier les maladies cornéennes. L'efficacité et la précision de cet algorithme ont été évaluées par la sensibilité, la spécificité, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative et l'aire sous courbe.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Intervention / Traitement
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
3000
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: Yan Huo, Master
- Numéro de téléphone: 13102118953
- E-mail: hy13102118953@163.com
Lieux d'étude
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Tianjin
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Tianjin, Tianjin, Chine
- Recrutement
- Tiajin Eye Hospital
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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
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
La population étudiée est dérivée d'une base de données anonyme contenant les résultats des examens de santé de la population générale.
La description
Critère d'intégration:
- La qualité des images obtenues à la lampe à fente doit être cliniquement acceptable.
- Plus de 90 % de la zone d’image de la lampe à fente, y compris trois régions principales (sclérotique, pupille et cristallin), sont faciles à lire et à distinguer.
Critère d'exclusion:
1）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 |
|---|---|
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Maladies de la cornée diagnostiquées par un algorithme d'intelligence artificielle
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Un algorithme d’intelligence artificielle a été appliqué pour diagnostiquer les maladies de la cornée à partir d’images obtenues avec une lampe à fente.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Aire sous courbe
Délai: 1 semaine
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Nous avons utilisé la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) et l'aire sous la courbe pour examiner la capacité de cet algorithme d'intelligence artificielle à reconnaître et à classer les maladies cornéennes.
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1 semaine
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Sensibilité et spécificité
Délai: 1 semaine
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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 cornéennes.
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1 semaine
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Les enquêteurs
- Chaise d'étude: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye 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)
6 décembre 2020
Achèvement primaire (Réel)
6 décembre 2021
Achèvement de l'étude (Estimé)
6 décembre 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
8 janvier 2024
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
8 janvier 2024
Première publication (Réel)
18 janvier 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Estimé)
4 novembre 2024
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
31 octobre 2024
Dernière vérification
1 octobre 2024
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- KY-2023083
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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INDÉCIS
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 .