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Intelligenza artificiale per lo screening di molteplici malattie della cornea

31 ottobre 2024 aggiornato da: Tianjin Eye Hospital

Applicazione del Deep Learning per lo screening di patologie corneali multiple

Questo studio ha sviluppato un algoritmo di deep learning basato su immagini del segmento anteriore e ne ha convalidato prospetticamente la capacità di identificare le malattie della cornea. L'efficacia e l'accuratezza di questo algoritmo sono state 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

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

3000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Tianjin
      • Tianjin, Tianjin, Cina
        • Reclutamento
        • Tiajin Eye Hospital

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

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

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

Descrizione

Criterio di inclusione:

  1. La qualità delle immagini ottenute con la lampada a fessura deve essere clinicamente accettabile.
  2. Oltre il 90% dell'area dell'immagine della lampada a fessura, comprese le tre regioni principali (sclera, pupilla e cristallino), è facile da leggere e discriminare.

Criteri di esclusione:

1）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 della cornea diagnosticate mediante algoritmo di intelligenza artificiale
Test diagnostico: Malattie della cornea diagnosticate mediante algoritmo di intelligenza artificiale
È stato applicato un algoritmo di intelligenza artificiale per diagnosticare le malattie della cornea dalle immagini della lampada a fessura.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area sotto curva
Lasso di tempo: 1 settimana
Abbiamo utilizzato la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) e l'area sotto la curva per esaminare la capacità di questo algoritmo di intelligenza artificiale di riconoscere e classificare le malattie della cornea.
1 settimana
Sensibilità e specificità
Lasso di tempo: 1 settimana
Abbiamo utilizzato sensibilità e specificità per esaminare la capacità di questo algoritmo di intelligenza artificiale di riconoscere e classificare le malattie della cornea.
1 settimana

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Tianjin Eye Hospital

Investigatori

  • Cattedra di studio: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye 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)

6 dicembre 2020

Completamento primario (Effettivo)

6 dicembre 2021

Completamento dello studio (Stimato)

6 dicembre 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

8 gennaio 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

8 gennaio 2024

Primo Inserito (Effettivo)

18 gennaio 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)

4 novembre 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

31 ottobre 2024

Ultimo verificato

1 ottobre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • KY-2023083

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

INDECISO

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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