糖尿病網膜症のAIスクリーニング (AimdR)
2026年8月6日 更新者：West German Center of Diabetes and Health
実際の糖尿病性網膜症スクリーニングのための AI モデルの精度
特に、糖尿病患者の約 40% が糖尿病性網膜症を発症するため、糖尿病の有病率の増加は重大な健康問題を表しています。
この発生は、毎年の検査とタイムリーな治療の紹介によって防ぐことができます。
しかし、検査の質には大きな差があり、検査予約のボトルネックとなっています。
この問題の解決策は、人工知能 (AI)、特に深層学習の使用になる可能性があります。
初期の研究では、深層学習アルゴリズムを使用して糖尿病性網膜症をうまく検出できることが示されています。
ただし、AI の使用が網膜症の検出において十分に高いレベルの精度を達成できるかどうかは、まだ明らかにされていません。
そこで本研究では、糖尿病患者の検出におけるAIアルゴリズム「MONA-DR-Model」の陽性適中率（PPV）、陰性適中率（NPV）、感度（SEN）、特異度（SPEZ）を算出しました。網膜症を測定する必要があります。
また、軽度網膜症と重度網膜症の分類がどの程度対応しているか、また、この新しい検査法が患者にどの程度受け入れられているかを検討する必要があります。
調査の概要
詳細な説明
研究の一環として、「Crystalvue NFC 600」を使用して、それぞれの目と患者の 45 度の眼底画像が撮影されます。
次に、眼底写真を「MONA-DR-Mode」を使用して分析し、「AI ありによる糖尿病性網膜症 (K+)」または「AI なしによる糖尿病性網膜症 (K-)」として分類します。
これらの分類は、疾病管理プログラム（DMP）糖尿病で定期的に提供される検査の結果（「医師の存在による糖尿病性網膜症（A+）」または「医師の不在による糖尿病性網膜症（A-）」）と比較されます。西ドイツ糖尿病健康センター（WDGZ）での眼底写真撮影の前後6か月の期間に働くレジデント眼科医による真性タイプ2を比較しました。
評価「AI存在による糖尿病性網膜症（K+）」または外来環境での眼科DMP検査との不一致を有するすべての患者は、マリエン病院で定期的な予約を提供されます。
そこで、眼科医による目の検査が行われ、以前の所見を知らずに、「医師の存在による糖尿病性網膜症（A+）」または「医師の不在による糖尿病性網膜症（A-）」として再評価および分類されます。 )」をAIが実行します。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
100
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：Stephan Martin, MD
- 電話番号：70 +49-2115660360
- メール：stephan.martin@uni-duesseldorf.de
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Kerstin Kempf, PhD
- 電話番号：16 +49-2115660360
- メール：kerstin.kempf@wdgz.de
研究場所
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-
-
Düsseldorf、ドイツ、40591
- 募集
- West German Center of Diabetes and Health
-
主任研究者：
- Stephan Martin, MD
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コンタクト：
- Stephan Martin, MD
- 電話番号：+49(0)211-56 60 360 71
- メール：stephan.martin@uni-duesseldorf.de
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コンタクト：
- Kerstin Kempf, PhD
- 電話番号：+49(0)211-56 60 360 16
- メール：kerstin.kempf@wdgz.de
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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
18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
サンプリング方法
確率サンプル
調査対象母集団
西ドイツ糖尿病センターの 2 型糖尿病患者
説明
包含基準:
- 糖尿病の診断
- -糖尿病の期間が5年以上
- 年齢 > 18 歳
- -患者はインフォームドコンセントを与えることができます
- ドイツ語の読み書きに堪能であるか、通訳がいる
除外基準:
- レーザー治療の歴史
- -研究で使用される眼底イメージングシステムへの禁忌
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：ケースコントロール
- 時間の展望：他の
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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K+A+
AIの存在による糖尿病性網膜症 (K+) AND 医師の存在による糖尿病性網膜症 (A+)
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Crystalvue NFC 600 を使用して、それぞれの目と患者の 45 度の眼底画像が撮影されます。
次に、眼底写真を MONA DR モデルを使用して分析し、糖尿病性網膜症の存在について分類します。
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K+A-
AIによる糖尿病性網膜症あり (K+) AND 医師不在による糖尿病性網膜症 (A-)
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Crystalvue NFC 600 を使用して、それぞれの目と患者の 45 度の眼底画像が撮影されます。
次に、眼底写真を MONA DR モデルを使用して分析し、糖尿病性網膜症の存在について分類します。
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K-A+
AI不在による糖尿病性網膜症 (K-) AND 医師の存在による糖尿病性網膜症 (A+)
|
Crystalvue NFC 600 を使用して、それぞれの目と患者の 45 度の眼底画像が撮影されます。
次に、眼底写真を MONA DR モデルを使用して分析し、糖尿病性網膜症の存在について分類します。
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|
K-A-
AI不在による糖尿病性網膜症 (K-) AND 医師不在による糖尿病性網膜症 (A-)
|
Crystalvue NFC 600 を使用して、それぞれの目と患者の 45 度の眼底画像が撮影されます。
次に、眼底写真を MONA DR モデルを使用して分析し、糖尿病性網膜症の存在について分類します。
|
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 |
|---|---|---|
|
PPV
時間枠：12ヶ月
|
陽性的中率
|
12ヶ月
|
|
NPV
時間枠：12ヶ月
|
陰性的中率
|
12ヶ月
|
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セン
時間枠：12ヶ月
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感度
|
12ヶ月
|
|
SPEZ
時間枠：12ヶ月
|
特異性
|
12ヶ月
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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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患者の好み
時間枠：12ヶ月
|
AIを利用した眼科検査に関する患者の好みと満足度に関するアンケート
|
12ヶ月
|
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。
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)
2023年1月30日
一次修了 (推定)
2027年12月31日
研究の完了 (推定)
2027年12月31日
試験登録日
最初に提出
2023年1月19日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年1月19日
最初の投稿 (実際)
2023年1月30日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年8月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年8月6日
最終確認日
2026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。