眼疾患の補助診断のためのマルチモーダル機械学習
2024年11月13日 更新者：Eye & ENT Hospital of Fudan University
ChatGPTベースの自然言語処理および画像処理技術を使用した眼疾患の補助診断のためのマルチモーダル機械学習
自然言語処理や画像処理の急速な進歩により、質の高い眼科診療を通じて訓練されたchatGPTを活用したインテリジェント診断の可能性が高まっています。
さらに、患者の自撮り写真、眼科検査の写真、その他の画像分析技術を組み込むことで、診断機能をさらに強化できます。
この多施設研究は、マルチモーダル機械学習技術を使用して眼疾患の補助診断プログラムを開発し、実際の外来診療所でのその診断効果を評価することを目的としています。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
9825
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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Nanjing、中国
- The Affiliated Eye Hospital of Nanjing Medical University
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Shanghai、中国
- Fudan Eye & ENT Hospital
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Suqian、中国
- Suqian First People's 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
- 子
- 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
「一般参加者」とは、目に悩みや問題を抱えていない方を指します。
「眼関連の主訴を有する参加者」とは、中国全土のさまざまな眼科クリニックの患者を指します。 各参加者は包括的な医学検査を受け、診断のために医療記録を精査する必要があります。
説明
包含基準:
- インフォームドコンセントが得られている。
- 参加者は中国語を母国語とし、中国語の読み書き、理解が十分にできる必要があります。
- 一般の参加者の場合: 目に関して心配する必要はありません。
- 目に関連した主訴のある参加者向け: 各個人は、目に関連する特定の懸念や問題を抱えている必要があります。
除外基準:
- 最終診断を裏付ける臨床データが不完全。
- 主治医または臨床研究スタッフの判断で、医学的に不安定すぎて研究に安全に参加できない患者。
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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一般参加者
目に心配のない健康な方。
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眼に関する主訴のある患者さん
目に関連する特定の懸念や問題を抱えており、それが医師の診察を求めたり苦情を申し立てたりする主な理由であると考えている個人。
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眼関連の主訴を訴える患者は、まず携帯電話のアプリケーションを完了します。
このアプリケーションは、患者の病歴と関連画像 (自撮り写真や眼科検査の写真など) を利用して、インテリジェントな診断を提供します。
診断は患者には明らかにされないままです。
その後、患者は医師の診察を受け、熟練した臨床医による臨床検査を受けます。
その後、臨床診断は 2 人目の経験豊富な臨床医によって再検討されます。
診断が一致する場合、それがゴールドスタンダードとみなされます。
齟齬がある場合には、2 人の臨床医が達した合意が最終基準となります。
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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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マルチモーダル機械学習プログラムの診断精度
時間枠：2023年7月から2024年3月まで
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各患者について、マルチモーダル機械学習プログラムによって生成された診断と、熟練した臨床医によって提供された臨床診断が文書化され、比較されました。
2 つの診断間の一貫性は、臨床実践におけるプログラムの精度を示しています。
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2023年7月から2024年3月まで
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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。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
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7月21日
一次修了 (実際)
2024年3月10日
研究の完了 (実際)
2024年3月31日
試験登録日
最初に提出
2023年6月25日
QC基準を満たした最初の提出物
2023年6月26日
最初の投稿 (実際)
2023年7月5日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2024年11月15日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2024年11月13日
最終確認日
2024年11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
- FD-EENT-20230625
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?
はい
IPD 共有時間枠
このプロトコルは2023年12月8日に公開されました。
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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。