Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage of Ultra-Widefield Retinal Images: A Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study (ALERT-UWF)
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.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
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.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Xiuju Chen, md
- Numero di telefono: +8618060955810
- Email: joyychen@aliyun.com
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
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
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Diagnostico
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione fattoriale
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: AI-Assisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
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Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
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Comparatore attivo: Unassisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.
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Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Correct Lesion-Based Urgent Referral Triage Rate
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Proportion of reader referral decisions consistent with expert-adjudicated lesion-based urgent referral classifications.
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Immediately after image interpretation.
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Sensitivity for Urgent Referral Findings
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Sensitivity for Urgent Referral Findings
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Immediately after image interpretation.
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Specificity for Urgent Referral Findings
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Specificity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
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Immediately after image interpretation.
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False-Negative Rate for Urgent Referral Findings
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Proportion of urgent referral images incorrectly classified as non-urgent referral by readers.
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Immediately after image interpretation.
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False-Positive Rate for Urgent Referral Findings
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Proportion of non-urgent referral images incorrectly classified as urgent referral by readers.
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Immediately after image interpretation.
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Reader Confidence Score
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Reader-reported confidence level for referral decisions measured using a 5-point Likert scale, ranging from 1 (very uncertain) to 5 (very confident).
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Immediately after image interpretation.
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Change in Correct Urgent Referral Decisions After AI Assistance
Lasso di tempo: Immediately after image interpretation.
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Number and proportion of cases in which AI assistance changed an incorrect referral decision to a correct referral decision.
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Immediately after image interpretation.
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Stimato)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- XMYKZX-KY-2026-011
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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