Acanthamoeba et intelligence artificielle
Acanthamoeba et intelligence artificielle : étude observationnelle rétrospective monocentrique
La kératite à Acanthamoeba, causée par l'agent pathogène Acanthamoeba spp, est reconnue dans le monde entier comme une infection oculaire grave pouvant présenter des risques potentiels pour la vision.
Cette étude observationnelle rétrospective et monocentrique, de nature exploratoire, vise à déterminer la possibilité d'identifier des modèles qui pourraient être utiles pour un futur diagnostic rapide de la kératite à Acanthamoeba à partir d'images confocales, en tirant parti de la normalité de l'examen cornéen et de la haute spécificité et sensibilité du calcul. des modèles.
Les données seront basées sur des patients confirmés positifs grâce à des tests de laboratoire dont l'efficacité a été prouvée pour détecter l'infection.
Les tests de laboratoire pris en compte pour la répartition des patients dans leurs groupes respectifs sont l'examen bactérien, l'examen PCR et l'examen par culture.
Les patients ont été divisés en deux groupes, le premier comprenant des patients positifs pour une infection à Acanthamoeba, tandis que le second comprenait des patients négatifs pour Acanthamoeba mais positifs pour d'autres agents pathogènes. L'étude durera 18 mois.
La cohorte étudiée comprend 151 patients de l'hôpital IRCCS San Raffaele ayant subi les examens susmentionnés, dont 76 cas seront inclus dans le groupe de patients positifs à Acanthamoeba et 75 dans le groupe de contrôles positifs pour d'autres pathogènes.
Les images confocales de cette cohorte seront introduites dans un logiciel d’intelligence artificielle. Pour évaluer le modèle, l'ensemble de tests sera utilisé et la capacité du modèle d'IA sera évaluée à l'aide des métriques les plus couramment utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur, telles que la précision, la spécificité, la sensibilité et le score f1 ; aboutissant à une évaluation complète du modèle.
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Enfant
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
Sur la base des résultats des examens précédemment décrits dans les critères d'éligibilité, deux groupes de patients seront créés :
- Patients positifs pour une infection à Acanthamoeba.
- Patients négatifs pour l’infection à Acanthamoeba mais positifs pour l’infection par un autre agent pathogène.
Des images confocales d'environ 75 sujets du premier groupe et 76 du deuxième groupe, utilisées comme contrôles, seront saisies dans le logiciel d'intelligence artificielle.
La taille de l'échantillon de cette étude rétrospective est basée sur la disponibilité des données disponibles dans notre base de données concernant les critères d'inclusion de l'étude.
La description
Critère d'intégration:
- Réalisation d'un grattage cornéen et d'un examen bactérioscopique ultérieur, d'une PCR et d'une analyse de culture bactérienne entre 2004 et 2023.
- Patients positifs à une infection cornéenne.
Critère d'exclusion:
- Négativité des patients aux examens susmentionnés.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Délai |
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Détermination de la présence potentielle de modèles significatifs d'infection à Acanthamoeba dans les images de microscopie confocale in vivo (IVCM).
Délai: Les échantillons IVCM et de laboratoire seront acquis au jour 0 (jour d'inscription).
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Les échantillons IVCM et de laboratoire seront acquis au jour 0 (jour d'inscription).
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Délai |
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Évaluation de la corrélation entre les images IVCM et les résultats de laboratoire.
Délai: Les échantillons IVCM et de laboratoire seront acquis au jour 0 (jour d'inscription).
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Les échantillons IVCM et de laboratoire seront acquis au jour 0 (jour d'inscription).
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Publications et liens utiles
Publications générales
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- Cabrera-Aguas M, Khoo P, Watson SL. Infectious keratitis: A review. Clin Exp Ophthalmol. 2022 Jul;50(5):543-562. doi: 10.1111/ceo.14113. Epub 2022 Jun 3.
- Lorenzo-Morales J, Khan NA, Walochnik J. An update on Acanthamoeba keratitis: diagnosis, pathogenesis and treatment. Parasite. 2015;22:10. doi: 10.1051/parasite/2015010. Epub 2015 Feb 18.
- Zhang Y, Xu X, Wei Z, Cao K, Zhang Z, Liang Q. The global epidemiology and clinical diagnosis of Acanthamoeba keratitis. J Infect Public Health. 2023 Jun;16(6):841-852. doi: 10.1016/j.jiph.2023.03.020. Epub 2023 Mar 23.
- Rampat R, Deshmukh R, Chen X, Ting DSW, Said DG, Dua HS, Ting DSJ. Artificial Intelligence in Cornea, Refractive Surgery, and Cataract: Basic Principles, Clinical Applications, and Future Directions. Asia Pac J Ophthalmol (Phila). 2021 Jul 1;10(3):268-281. doi: 10.1097/APO.0000000000000394.
- Lv J, Zhang K, Chen Q, Chen Q, Huang W, Cui L, Li M, Li J, Chen L, Shen C, Yang Z, Bei Y, Li L, Wu X, Zeng S, Xu F, Lin H. Deep learning-based automated diagnosis of fungal keratitis with in vivo confocal microscopy images. Ann Transl Med. 2020 Jun;8(11):706. doi: 10.21037/atm.2020.03.134.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Estimé)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
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Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
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Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
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Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
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- IACA
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