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眼科用人工知能技術で肺疾患の診断を支援

この研究では、肺疾患患者と対照集団から眼科検査結果、肺検査結果、および関連する指標を収集し、ビッグデータ分析と人工知能技術を組み合わせて、肺疾患の早期スクリーニング戦略に新しい方法を提供できるかどうかを探ることを目的としています。眼科検査を補助し、肺疾患の種類を特定し、疾患の予後を決定するのに役立ちます。

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (推定)

10000

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

研究場所

    • Guangdong
      • Guangzhou、Guangdong、中国、510060
        • 募集
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
        • コンタクト:
        • コンタクト:
      • Guangzhou、Guangdong、中国
        • 募集
        • The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
        • コンタクト:
      • Guangzhou、Guangdong、中国
        • 募集
        • Guangzhou Kindness Health Care Center (Guangzhou Jiubang Shanxin Clinic Ltd)
        • コンタクト:
          • Bin Xu
          • 電話番号:+86 13925155511
      • Shenzhen、Guangdong、中国
        • 募集
        • Shenzhen Third People's Hospital
        • コンタクト:

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

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

研究集団は、肺スクリーニングのために共同医療ユニットを訪れた人々、およびユニットと地域社会での宣伝を通じて募集された人々から募集されました。

説明

包含基準:

  • 18歳以上の方; 18歳未満で当該試験に協力できる方で、保護者の付き添い・説明を受ける方。
  • 肺の検査を受けることになった呼吸器関連疾患のある人、または広報募集を通じて試験に参加することを志願した人;
  • -3か月以上の予想生存時間;
  • 重篤な基礎疾患の既往がなく、重篤な眼疾患の既往がない方。
  • 眼科、呼吸器関連の検査に協力し、定期的に経過観察ができる方。
  • -治験前に研究にインフォームドコンセントを与え、自発的にインフォームドコンセントフォームに署名した人;
  • 研究者が判断した研究に含めることができるその他の条件。

除外基準:

  • 重篤な疾患や外傷、手術などにより、眼科・呼吸器関連の検査や定期的な経過観察が困難な患者(矯正できない極度の視力低下、眼球萎縮、眼底撮影が困難な重度の屈折性間質性混濁などの重度の眼科疾患)など);
  • アルコールや薬物依存、精神障害など様々な理由で服薬遵守が困難な方。
  • インフォームドコンセントのない方
  • その他、治験責任医師が治験への参加に適さないと判断した状態。

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
テストグループ
1つまたは複数の肺疾患を有する個人
細隙灯撮影、眼底撮影、光干渉断層撮影、光干渉断層撮影血管造影など、さまざまな眼科検査モダリティ
X線撮影、胸部CT、肺機能測定などの各種肺検査モダリティ
対照群
肺疾患に罹患していない個人
細隙灯撮影、眼底撮影、光干渉断層撮影、光干渉断層撮影血管造影など、さまざまな眼科検査モダリティ
X線撮影、胸部CT、肺機能測定などの各種肺検査モダリティ

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
受信者動作特性曲線の下の面積
時間枠:研究完了まで、平均1年
眼科検査による肺疾患の診断精度の決定
研究完了まで、平均1年

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6月29日

一次修了 (推定)

2027年5月1日

研究の完了 (推定)

2027年5月1日

試験登録日

最初に提出

2023年4月20日

QC基準を満たした最初の提出物

2023年5月5日

最初の投稿 (実際)

2023年5月8日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年8月12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11日

最終確認日

2026年5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

  • 2023KYPJ111

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?

未定

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。

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