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Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage of Ultra-Widefield Retinal Images: A Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study (ALERT-UWF)

7 juin 2026 mis à jour par: XiujuChen, Xiamen Ophthalmology Center Affiliated to Xiamen University

Clinical Utility of an Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage System for Ultra-Widefield Retinal Images: A Prospective Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study

his study evaluates the clinical utility of an artificial intelligence (AI)-assisted lesion-based urgent referral triage system for ultra-widefield (UWF) retinal images.

Unlike disease-classification systems, the AI system identifies predefined vision-threatening retinal findings and generates lesion-level urgent referral recommendations. Participating ophthalmologists will evaluate UWF retinal images under randomized AI-assisted and unassisted conditions.

The primary objective is to determine whether lesion-based AI assistance improves urgent referral triage performance compared with unaided image interpretation.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

Ultra-widefield retinal imaging is increasingly used for retinal disease screening and referral triage. Many vision-threatening retinal abnormalities require timely identification and referral to retinal specialists.

The AI system evaluated in this study is designed as a lesion-based triage tool rather than a disease-diagnosis system. The model identifies predefined urgent referral retinal findings and generates referral recommendations based on lesion-level evidence.

Urgent referral findings include:

  • Retinal detachment
  • Untreated retinal tear or retinal hole
  • Vitreous hemorrhage
  • Pre-retinal hemorrhage
  • Subretinal hemorrhage
  • Retinal neovascularization
  • Optic disc neovascularization
  • Tractional fibrovascular membrane Treated retinal tears associated with laser barricade scars are classified as non-urgent referral findings.

A total of 600 UWF retinal images acquired using Zeiss and Optos imaging systems will be included.

Participating ophthalmologists will independently evaluate images in randomized AI-assisted and unassisted settings.

The primary objective is to determine whether AI assistance improves lesion-based urgent referral triage accuracy.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

8

Phase

  • N'est pas applicable

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

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Oui

La description

Inclusion Criteria:

  • Licensed ophthalmologists
  • Willing to participate as readers
  • Completion of study training

Exclusion Criteria:

  • Retinal specialists involved in establishing gold-standard labels
  • Prior access to gold-standard labels
  • Incomplete study participation

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

  • Objectif principal: Diagnostique
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation factorielle
  • Masquage: Aucun (étiquette ouverte)

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: AI-Assisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Comparateur actif: Unassisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Correct Lesion-Based Urgent Referral Triage Rate
Délai: Immediately after image interpretation.
Proportion of reader referral decisions consistent with expert-adjudicated lesion-based urgent referral classifications.
Immediately after image interpretation.

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Sensitivity for Urgent Referral Findings
Délai: Immediately after image interpretation.
Sensitivity for Urgent Referral Findings
Immediately after image interpretation.
Specificity for Urgent Referral Findings
Délai: Immediately after image interpretation.
Specificity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
Immediately after image interpretation.
False-Negative Rate for Urgent Referral Findings
Délai: Immediately after image interpretation.
Proportion of urgent referral images incorrectly classified as non-urgent referral by readers.
Immediately after image interpretation.
False-Positive Rate for Urgent Referral Findings
Délai: Immediately after image interpretation.
Proportion of non-urgent referral images incorrectly classified as urgent referral by readers.
Immediately after image interpretation.
Reader Confidence Score
Délai: Immediately after image interpretation.
Reader-reported confidence level for referral decisions measured using a 5-point Likert scale, ranging from 1 (very uncertain) to 5 (very confident).
Immediately after image interpretation.
Change in Correct Urgent Referral Decisions After AI Assistance
Délai: Immediately after image interpretation.
Number and proportion of cases in which AI assistance changed an incorrect referral decision to a correct referral decision.
Immediately after image interpretation.

Collaborateurs et enquêteurs

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

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 (Estimé)

15 juin 2026

Achèvement primaire (Estimé)

25 juin 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

30 juin 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

7 juin 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

7 juin 2026

Première publication (Réel)

11 juin 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

11 juin 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

7 juin 2026

Dernière vérification

1 juin 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

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 .

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