Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage of Ultra-Widefield Retinal Images (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.
調査の概要
状態
状態
条件
条件
介入・治療
介入・治療
詳細な説明
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.
研究の種類
研究の種類
入学 (推定)
入学
段階
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
研究連絡先
- 名前:Xiuju Chen, md
- 電話番号:+8618060955810
- メール:joyychen@aliyun.com
参加基準
適格基準
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
説明
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
研究計画
研究はどのように設計されていますか?
デザインの詳細
- 主な目的:診断
- 割り当て:ランダム化
- 介入モデル:階乗代入
- マスキング:なし(オープンラベル)
アーム数
武器と介入
参加者グループ / アーム参加者グループ / アーム |
介入・治療介入・治療 |
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実験的: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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アクティブコンパレータ: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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この研究は何を測定していますか?
主要な結果の測定
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Correct Lesion-Based Urgent Referral Triage Rate
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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Proportion of reader referral decisions consistent with expert-adjudicated lesion-based urgent referral classifications.
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Through study completion, up to 2 months
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二次結果の測定
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Reader Confidence Score
時間枠: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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Sensitivity for Urgent Referral Findings
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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Sensitivity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
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Through study completion, up to 2 months
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Specificity for Urgent Referral Findings
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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Specificity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
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Through study completion, up to 2 months
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False-Negative Rate for Urgent Referral Findings
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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Proportion of urgent referral images incorrectly classified as non-urgent referral by readers.
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Through study completion, up to 2 months
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False-Positive Rate for Urgent Referral Findings
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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Proportion of non-urgent referral images incorrectly classified as urgent referral by readers.
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Through study completion, up to 2 months
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Change in Correct Urgent Referral Decisions After AI Assistance
時間枠:Through study completion, up to 2 months
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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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Through study completion, up to 2 months
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協力者と研究者
スポンサー
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研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
研究開始
一次修了 (推定)
一次修了
研究の完了 (推定)
研究の完了
試験登録日
最初に提出
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
最初の投稿
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
投稿された最後の更新
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
その他の研究ID番号
- XMYKZX-KY-2026-011
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
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
米国FDA規制機器製品の研究
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