加齢黄斑変性における遠隔医療
2021年4月26日 更新者：The New York Eye & Ear Infirmary
プライマリケア環境における加齢黄斑変性症の早期診断および予測のための自動化された AI ベースのシステムの重要な試験。
この研究では、加齢性黄斑変性症 (AMD) の自動早期検出システムを評価しようとしています。
AMD は、目の黄斑、鮮明な中心視力を担う網膜の一部が破壊された状態です。
自動カメラで瞳の写真を撮ります。
これらの写真は安全に送信され、他の研究で開発されたコンピューター プログラムによって分析されます。
コンピューター プログラムによる分析の結果は、これらの同じ画像の人間による分析と比較されます。
コンピュータ解析の精度が十分に高い場合、このコンピュータ システムは AMD の大規模なスクリーニングに使用できます。
調査の概要
詳細な説明
iPredict は、個人のカラー眼底画像を使用して AMD の早期診断を行い、後期 AMD に進行するリスクがあるかどうかを予測する AI および遠隔医療ベースのソフトウェアです。
iPredict プラットフォームは、サーバー側プログラム (AMD の重症度のスクリーニングと予測のための画像解析とディープ ラーニング モジュール) とローカルのリモート コンピューター/モバイル デバイス (患者のデータと画像を収集するため) を統合します。
DRS plus カメラは診療所で使用されます。
リモート デバイスは画像とデータをサーバーにアップロードして、AMD を自動的に分析およびスクリーニングします。
遠隔医療プラットフォームは、Web ベースのプラットフォーム用に開発されました。
サーバー上で自動分析が実行され、患者/リモート デバイスにレポートが送信され、個人の AMD ステージが参照可能または参照不可として示され、後期 AMD を発症するリスク予測スコアが (1 分以内に) 示されます。近くの眼科医を訪問するためのさらなる推奨事項。
研究の種類
観察的
入学 (予想される)
1000
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：Alauddin Bhuiyan, Ph.D.
- 電話番号：718 926 9000
- メール：alauddin.bhuiyan@gmail.com
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Katy Tai
- 電話番号：2129794251
- メール：ktai@nyee.edu
研究場所
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New York
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New York、New York、アメリカ、10003
- 募集
- New York Eye and Ear Infirmary of Mount Sinai
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コンタクト：
- Katy Tai
- 電話番号：212-979-4251
- メール：ktai@nyee.edu
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主任研究者：
- R. Theodore Smith, MD, PHD
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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
50年歳以上 (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
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
除外基準ではなく適格包含基準に適合する参加者。
説明
包含基準:
- 被験者は、クリニックの訪問および研究関連の手順を喜んで遵守し、署名されたインフォームドコンセントを提供することができる場合に募集されます
- 対象者の性別：男女問わず、どなたでもご参加いただけます。
- 対象年齢：50歳以上の方
除外基準:
- -インフォームドコンセントを提供できません。
- 糖尿病性網膜症または黄斑浮腫などの他の網膜変性および網膜血管疾患、以前の網膜手術。
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：見込みのある
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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初期/なし vs.
早期/なし (つまり、非紹介レベル) の加齢黄斑変性症 (ARMD) の識別用
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人工知能の読み取りレポート 紹介可能と非紹介 AMD
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中間/後期 AMD
中間/後期 (すなわち、紹介レベル) 加齢黄斑変性症 (ARMD)
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人工知能の読み取りレポート 紹介可能と非紹介 AMD
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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
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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AMDの早期診断のための紹介可能および非紹介可能AMDの識別の感度
時間枠：2年
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カラー眼底イメージングを利用したiPredictのAIベースのAMDスクリーニングソフトウェアを使用したAMDの早期診断のための、紹介可能および非紹介AMDの識別の感度。
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2年
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カラー眼底イメージングを利用したiPredictのAIベースのAMDスクリーニングソフトウェアを使用したAMDの早期診断のための紹介可能および非紹介AMDの識別の特異性。
時間枠：2年
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ゴールド スタンダード (すなわち、眼科医の等級付け) を使用して、感度と特異度は次のように計算されます: Sens=TP/(TP+FN) Spec=TN/(TN+FP) FN は偽陰性 (紹介可能な AMD 被験者が誤って非紹介可能として分類された) の数、TN は真陰性 (非紹介可能被験者が正しく分類された) の数、FP は偽陽性 (非紹介可能被験者) の数です。紹介可能な AMD 被験者は、紹介可能な AMD として誤って分類されます)。
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2年
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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。
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)
2020年7月19日
一次修了 (予想される)
2022年7月19日
研究の完了 (予想される)
2022年12月31日
試験登録日
最初に提出
2021年4月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年4月26日
最初の投稿 (実際)
2021年4月28日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2021年4月28日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2021年4月26日
最終確認日
2021年4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。