甲状腺機能低下症患者のスマートフォンで撮影した眼周囲画像を用いてTAOの臨床活動を評価するAIソリューションの開発
2023年2月15日 更新者：Namju Kim、Seoul National University Bundang Hospital
甲状腺機能障害患者のスマートフォンで撮影した眼周囲自撮り画像を使用して、甲状腺関連眼窩症の臨床活動を評価するための人工知能ソリューションの開発
この研究は、甲状腺機能障害患者のスマートフォンで撮影した眼周囲自撮り画像を使用して、甲状腺関連眼窩症 (TAO) の臨床活動スコア (CAS) を評価する AI ソリューションを開発するために実施されました。
TAO で CAS を評価する AI ソリューションは、スタジオでデジタル一眼レフカメラで撮影した眼窩周囲のデジタル画像を使用した以前のレトロスペクティブ研究で開発されました。 この AI ソリューションは、スマートフォンで撮影した眼周囲のセルフィー画像で最高のパフォーマンスを発揮するように調整されます。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
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。
研究場所
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Gyeonggi-do
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Seongnam-si、Gyeonggi-do、大韓民国、13620
- Seoul National University Bundang Hospital
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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
19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
本研究は、スマートフォンの自撮り画像を利用したAIソリューションの開発を目的として実施されています。
したがって、この研究の被験者数は、研究期間中に前向きに募集できる甲状腺眼疾患患者の最大数である 200 として計算されました。
説明
包含基準:
- 甲状腺眼疾患の患者
除外基準:
- 以前に顔の異常または手術を受けた患者
- スマートフォンのカメラアプリがご利用いただけない患者様
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
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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甲状腺眼疾患グループ
甲状腺眼症と診断された患者。 眼窩周囲の画像は、スタジオでデジタル一眼レフ カメラで撮影されます。 眼窩周囲の自撮り画像は、さまざまなカメラ モジュールを含む 6 台のスマートフォンを使用して患者によって撮影されます。 TAOのCASは、DSLRカメラで撮影した眼窩周囲のデジタル画像と症状をもとに3名の眼科医が評価します。 |
スマートフォンを使用した眼窩周囲のセルフィー画像の撮影
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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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甲状腺眼症 (TED) の臨床活動スコア (CAS) の精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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TED の CAS 向けのスマートフォンの自撮り画像を使用した AI ソリューションの精度。
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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活動性甲状腺眼症の診断精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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臨床活動スコアが 3 以上と定義される活動性甲状腺眼症 (TED) に対するスマートフォンの自撮り画像を使用した AI ソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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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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まぶたの赤みの精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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まぶたの赤みに対するスマートフォンのセルフィー画像を使用した AI ソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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結膜の赤みの精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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結膜充血に対するスマホ自撮り画像AIソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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まぶたの腫れの精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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まぶたの腫れに対するスマホ自撮り画像を用いたAIソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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結膜腫脹の精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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結膜腫脹に対するスマホ自撮り画像を用いたAIソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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小丘の腫れの精度
時間枠：ベースライン（この研究には介入はありません）
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小丘の腫れに対するスマホ自撮り画像を用いたAIソリューションの精度
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ベースライン（この研究には介入はありません）
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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。
協力者
捜査官
- 主任研究者：Namju Kim, MD, PhD.、Seoul National University Bundang Hospital
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)
2021年12月22日
一次修了 (実際)
2022年7月18日
研究の完了 (実際)
2022年7月25日
試験登録日
最初に提出
2022年4月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年2月15日
最初の投稿 (見積もり)
2023年2月16日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
2023年2月16日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2023年2月15日
最終確認日
2023年2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
- B-2110-715-304
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
IPD は共有されません。
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
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