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眼科インテリジェント診断システムの有用性の検証

2019年10月17日 更新者:Haotian Lin、Sun Yat-sen University

眼科インテリジェント診断システムの有用性の検証: 臨床試験

人工知能による病気の予防と治療は、計算医学の究極の目標です。 現在の医療アルゴリズムのアプリケーション シナリオは単純すぎて、現実世界の複雑な臨床環境に一般的に適用することはできません。 ここでは、研究者は「ディープラーニング」と「ビジョノーム技術」を使用して、医療における人工知能の新しいアノテーション手法であり、1) マススクリーニング、2) 包括的な臨床トリアージ、 3) 超微細診断評価、および 4) マルチパス治療計画。 また、治験責任医師は遠隔医療システムを確立し、臨床試験とウェブサイトベースの研究を実施して、その汎用性を検証します。

調査の概要

状態

完了

条件

介入・治療

研究の種類

観察的

入学 (実際)

615

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

受講資格のある性別

全て

サンプリング方法

確率サンプル

調査対象母集団

診断のために Web プラットフォームを使用する患者とレジデントの前向き研究。

説明

包含基準:

  • 目の眼科検査を受け、外来診療所および地域社会で眼の情報を記録した患者および居住者。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

コホートと介入

グループ/コホート
介入・治療
-AIテストの対象となる患者。
デバイス: 眼科診断システム。 眼疾患を総合的に評価し、治療方針を決定する人工知能。
眼疾患を総合的に評価し、治療方針を決定する人工知能。

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
時間枠
眼科診断システムの正確、誤検出、見落としの割合。
時間枠:5年まで
5年まで

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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協力者

出版物と役立つリンク

研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2018年4月1日

一次修了 (実際)

2019年8月31日

研究の完了 (実際)

2019年8月31日

試験登録日

最初に提出

2018年4月11日

QC基準を満たした最初の提出物

2018年4月11日

最初の投稿 (実際)

2018年4月17日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2019年10月21日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2019年10月17日

最終確認日

2019年10月1日

詳しくは

本研究に関する用語

追加の関連 MeSH 用語

その他の研究ID番号

  • CCPMOH2018-China-2

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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