ユニバーサル白内障インテリジェンス プラットフォームの検証
2018年8月7日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
ユニバーサル白内障インテリジェンス プラットフォームの有用性の検証
この研究では、マルチレベルの臨床シナリオを含む白内障の共同管理のための汎用人工知能 (AI) プラットフォームを確立および検証し、共同作業の効率とリソース範囲を向上させるために AI ベースの医療照会パターンを調査しました。データセットは 3 つのステップを使用してラベル付けされました。戦略: (1) 細隙灯写真を 4 つの別々の撮影モードに分類します。 (2) 各写真を正常な水晶体、白内障、または術後の眼として診断します。 (3) 病因と重症度に基づいて、紹介またはフォローアップの管理戦略のために診断された各写真をさらに分類します。
画像分類タスクには、深層残差畳み込みニューラル ネットワーク (CS-ResCNN) が使用されました。
さらに、白内障 AI エージェントを、自宅での自己モニタリング、一次医療、専門病院のサービスを含む現実世界のマルチレベルの紹介パターンと統合しました。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
500
段階
- 適用できない
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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
プライマリーヘルスケアセンターで目の眼科検査を受け、目の情報を記録した患者。
除外基準:
検査に協力できない患者さん。
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：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- 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：人工知能
万能診断システム。
白内障の総合的な評価と治療決定を行う人工知能。
|
さまざまな種類の白内障を総合的に評価し、治療法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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
白内障AIエージェントの診断精度
時間枠：6ヵ月
|
AUC: 受信機動作曲線の下の領域。精度 (ACC) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN);感度 (SEN) = TP / (TP + FN);特異性 (SPE) = TN / (TN + FP); TP = 真陽性。 TN = 真陰性。 FP = 偽陽性。 FN = 偽陰性。
|
6ヵ月
|
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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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)
2013年1月1日
一次修了 (実際)
2017年6月1日
研究の完了 (実際)
2017年6月1日
試験登録日
最初に提出
2018年8月7日
QC基準を満たした最初の提出物
2018年8月7日
最初の投稿 (実際)
2018年8月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2018年8月9日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2018年8月7日
最終確認日
2018年8月1日
詳しくは
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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