アフリカ人口における緑内障アルゴリズム検証研究 - MAGIC 研究 (MAGIC)
アフリカ人集団における緑内障検出のための人工アルゴリズムの検証研究
人工知能 (AI) アルゴリズムは、広範な臨床応用性を確保するために、さまざまな集団での検証が必要です。 眼科では、糖尿病網膜症や緑内障などの診断において AI アルゴリズムが成熟しつつあります。 それにもかかわらず、アフリカ系の高リスク被験者は通常、トレーニング データセットでは過小評価されているため、代表性が不明瞭です。
モザンビークの大規模な Eyesore 病棟の連続患者を対象とした小規模な検証研究が、この集団における AI ソフトウェアの診断能力を判定するために実施されます。
調査の概要
詳細な説明
人工知能 (AI) アルゴリズムは医療管理の次のフロンティアであり、通常は診断機能を向上させ、既存のリソースを最適化することを目的としています。 これらは、医師などの専門人材が不足している環境で特に重要です。
したがって、これらのアルゴリズムが幅広い集団で使用できるようにすることは、臨床実装にとって非常に重要です。 すべての患者が代表され、結果が信頼できるものであることを確認するには、集団の特定のセグメントにおける検証研究が必要です。 それにもかかわらず、アフリカ系の高リスク被験者は通常、トレーニング データセットでは過小評価されているため、代表性が不明瞭です。
緑内障および糖尿病性網膜症に対する AI アルゴリズムの検証のためのパイロット研究は、MONA G-RISK® および糖尿病性網膜症に対して行われます。 モザンビークの首都にある大規模な眼科ユニットからの連続患者は、これらの AI アルゴリズムを使用してスクリーニングされ、臨床標準をグラウンド トゥルースとして使用して検証されます。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Luis Abegao Pinto, MD, PhD
- 電話番号：+351 217 805 000
- メール：abegao.pinto@ulssm.min-saude.pt
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Quirina Tavares Ferreira, PhD
- 電話番号：+351 217 805 000
- メール：quirina.ferreira@ulssm.min-saude.pt
参加基準
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
説明
包含基準:
- 眼科ユニットを受診する18歳以上の被験者
- スクリーニングプロセスのためのインフォームドコンセントに署名する意欲
除外基準:
- なし
- スクリーニング画像の品質が低い場合は、治療意図分析には含まれますが、診断比較結果からは除外されます。
- 緑内障と診断されている患者はスクリーニングから除外されません
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：AIを活用した眼底画像スクリーニング
ボランティアは、定期的な眼科評価の一環として、完全な研究訪問を実施します。 これには、眼底写真、OCT による視神経乳頭検査、視野検査、および臨床専門家による臨床検査が含まれます。 眼底画像は AI アルゴリズム (G-Risk) によって評価され、紹介対象と非紹介対象でラベル付けされ、臨床のゴールドスタンダードと比較されます。 |
G-Risk AI アルゴリズムは視神経乳頭中心の眼底画像を評価し、事前に設定されたしきい値 (>=0.73) に基づいて参照可能かどうかを判断します。
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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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紹介者の決定と読書センターの決定の間の診断上の一致
時間枠：研究期間 - 3週間
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一致レベルは、参照決定とリーディングセンターによって評価されたグラウンドトゥルース（正常、緑内障の疑い、確定緑内障）の間で行われます。 両センターのすべての科目（紹介されたものと非紹介のもの）が検討されます。 主要アウトカム分析では、中間のカテゴリー (緑内障の疑い) が正常な診断とともにプールされます。 |
研究期間 - 3週間
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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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AI リスク スコアと人間による疾患重症度評価との間の一致レベル (%)
時間枠：研究後 - 6か月
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疾患重症度のリーディングセンターリスクスコア（0から100までランク付け）がAIベースの疾患スコアと比較されます。
これは 3 つのカテゴリー (正常、緑内障の疑い、緑内障) のそれぞれで個別に行われます。
このスコアの分析は、各カテゴリーの臨床リスク (高リスク患者と低リスク患者) を精緻化するのに役立ちます。
AI ベースの紹介を洗練する際にこのリスク スコアを含めることの付加価値を判断するために、探索的分析が行われます。
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研究後 - 6か月
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協力者と研究者
捜査官
- スタディディレクター：Joana Ferreira, MD, PhD、ULS Santa Maria
- スタディディレクター：Amelia Buque, MD、Dr. Agarwal Eye Hospital
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
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。
眼底画像AI検査の臨床試験
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Inje UniversityPusan National University Hospital; Dong-A University Hospital; Pusan National University Yangsan... と他の協力者完了