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Il mondo reale dell'intelligenza artificiale nella diagnosi delle malattie della retina

1 agosto 2023 aggiornato da: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital

Applicazione nel mondo reale dell'uso dell'intelligenza artificiale nella diagnosi delle malattie della retina

L'obiettivo di questo studio è applicare un algoritmo di intelligenza artificiale per diagnosticare malattie multiretiniche in contesti reali. L'efficacia e l'accuratezza di questo algoritmo sono valutate in base a sensibilità, specificità, valore predittivo positivo, valore predittivo negativo e area sotto la curva.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

L'obiettivo di questo studio è applicare un algoritmo di intelligenza artificiale per diagnosticare la retinopatia diabetica di riferimento, la degenerazione maculare senile di riferimento, il glaucoma possibile di riferimento, la miopia patologica, l'occlusione della vena retinica, il foro maculare, la membrana epiretinica maculare, la retinopatia ipertensiva, le fibre mielinizzate, la retinite pigmentosa e altre lesioni retiniche dalla fotografia del fondo oculare. tic telecamere del fondo oculare a 45 gradi, operatori addestrati hanno scattato fotografie binoculari del fondo oculare sui partecipanti. Agli operatori è stato quindi chiesto di identificare le immagini graduabili e di scaricarle per la diagnosi dell'algoritmo. L'efficacia e l'accuratezza di questo algoritmo sono valutate in base a sensibilità, specificità, valore predittivo positivo, valore predittivo negativo, area sotto la curva e punteggio F1.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

100000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Cina, 100730
        • Reclutamento
        • Wen-Bin Wei
        • Contatto:
        • Investigatore principale:
          • Wen-Bin Wei, MD

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

N/A

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

La popolazione dello studio è derivata da un database anonimo che contiene i risultati degli esami sanitari della popolazione generale.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • fotografia del fondo oculare intorno a 45° di campo che copre il disco ottico e la macula
  • informazioni di identificazione complete

Criteri di esclusione:

  • informazioni insufficienti per la diagnosi

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Malattie retiniche diagnosticate dall'algoritmo di intelligenza artificiale
È stato applicato un algoritmo di intelligenza artificiale per diagnosticare la retinopatia diabetica di riferimento, la degenerazione maculare senile di riferimento, il possibile glaucoma di riferimento, la miopia patologica, l'occlusione della vena retinica, il foro maculare, la membrana epiretinica maculare, la retinopatia ipertensiva, le fibre mielinizzate, la retinite pigmentosa e altre lesioni retiniche da fotografia del fondo oculare.
Test diagnostico: algoritmo di intelligenza artificiale
Malattie retiniche diagnosticate dall'algoritmo di intelligenza artificiale

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area sotto curva
Lasso di tempo: 1 mese
Abbiamo utilizzato la curva delle caratteristiche operative del ricevitore (ROC) e l'area sotto la curva per esaminare la capacità di questo riconoscimento dell'algoritmo di intelligenza artificiale e la classificazione delle malattie della retina.
1 mese
Sensibilità e specificità
Lasso di tempo: 1 mese
Abbiamo usato la sensibilità e la specificità per esaminare la capacità di questo riconoscimento dell'algoritmo di intelligenza artificiale e la classificazione delle malattie della retina.
1 mese
Valore predittivo positivo, valore predittivo negativo
Lasso di tempo: 1 mese
Abbiamo utilizzato il valore predittivo positivo e il valore predittivo negativo per esaminare la capacità di questo riconoscimento dell'algoritmo di intelligenza artificiale e la classificazione delle malattie della retina.
1 mese
Punteggio F1
Lasso di tempo: 1 mese
Abbiamo utilizzato il punteggio F1 per esaminare la capacità di questo riconoscimento dell'algoritmo di intelligenza artificiale e la classificazione delle malattie della retina.
1 mese

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Beijing Tongren Hospital

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 agosto 2023

Completamento primario (Stimato)

1 agosto 2028

Completamento dello studio (Stimato)

1 agosto 2029

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 agosto 2023

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

1 agosto 2023

Primo Inserito (Effettivo)

8 agosto 2023

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

8 agosto 2023

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 agosto 2023

Ultimo verificato

1 agosto 2023

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Real-world RAIDS

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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