このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

AI-Assisted vs Conventional Teleglaucoma Referral (GATES)

2026年11月4日 更新者:Benjamin Xu、University of Southern California

Artificial Intelligence-Assisted Teleophthalmology for Glaucoma Screening: A Randomized Controlled Trial

This randomized controlled trial will compare an artificial intelligence (AI)-assisted teleglaucoma referral pathway with conventional referral among adults identified with referable glaucoma through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program. The primary objective is to determine whether AI-assisted referral reduces time to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes include glaucoma severity, visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

Participants identified with referable glaucoma during routine teleretinal screening will be randomized 1:1 to an AI-assisted referral pathway or a conventional referral pathway.

In the AI-assisted arm, fundus photographs will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will undergo review by glaucoma specialists before referral.

In the conventional referral arm, fundus images will undergo manual review by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Participants in both groups will undergo comprehensive in-office glaucoma evaluation following referral and will be followed for up to 36 months. The primary outcome is time from screening to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes will evaluate disease severity and visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

研究の種類

介入

入学 (推定)

1386

段階

  • 適用できない

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。

研究連絡先

  • 名前:Benjamin Y. Xu, MD, PhD
  • 電話番号:323-442-6425
  • メール:benjamix@usc.edu

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

18年歳以上 (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

説明

Inclusion Criteria:

  • Provision of signed and dated informed consent
  • Age ≥18 years
  • Receiving routine teleretinal screening through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program
  • Positive prediction for referable glaucoma by the validated AI algorithm at the time of screening
  • No prior ophthalmology or optometry follow-up within the past year
  • Willingness and ability to comply with study procedures and follow-up

Exclusion Criteria:

  • Inability to tolerate fundus photography or ungradable fundus images
  • Acute vision loss or major ocular complaints requiring immediate in-person evaluation
  • Prior glaucoma diagnosis or treatment within the past year

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

  • 主な目的:診断
  • 割り当て:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
実験的:AI-Assisted Teleglaucoma Referral

Participants will undergo AI-assisted referral using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will be reviewed by glaucoma specialists before referral.

Fundus photographs acquired during routine teleretinal screening will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. For participants identified with referable glaucoma, AI outputs will be combined with intraocular pressure and other clinical information to stratify referral urgency. All AI-generated recommendations will undergo review by a glaucoma specialist before referral.

アクティブコンパレータ:Conventional Teleglaucoma Referral

Participants will undergo conventional teleglaucoma referral based on manual grading of fundus photographs by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Fundus photographs will undergo conventional manual grading by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

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
メジャーの説明
時間枠
Time to in-office diagnosis of glaucoma
時間枠:From screening through 36 months

Number of days from the initial teleophthalmology screening to the first in-office glaucoma evaluation at which manifest glaucoma is diagnosed.

From screening through 36 months

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Visual field mean deviation (MD)
時間枠:Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field mean deviation (MD), measured in decibels (dB), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Visual field index (VFI)
時間枠:Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field index (VFI), expressed as a percentage (%), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness
時間枠:Time Frame: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness measured by optical coherence tomography (OCT), expressed in micrometers (µm), at baseline and 36 months.

Time Frame: Baseline and 36 months

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。

スポンサー

協力者

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 (推定)

2027年1月1日

一次修了 (推定)

2032年12月31日

研究の完了 (推定)

2034年12月31日

試験登録日

最初に提出

2026年10月26日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年11月4日

最初の投稿 (実際)

2026年11月5日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年11月5日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年11月4日

最終確認日

2026年11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

  • APP-26-03722

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?

いいえ

IPD プランの説明

Individual participant data will not be shared because patient-level health data from the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) are subject to HIPAA and LAC DHS data-sharing restrictions. Aggregate-level study results and derived analytic outputs will be shared in accordance with NIH policy and the approved Data Management and Sharing Plan.

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。