このページは自動翻訳されたものであり、翻訳の正確性は保証されていません。を参照してください。 英語版 ソーステキスト用。

高度近視白内障に対する人工知能 (AI-HMC)

2026年5月6日 更新者:Shanghai High Myopia Study Group
本研究は、高度近視白内障患者の術後視度予測の精度を向上させるために、高度近視白内障における眼内レンズの正確な計算とその臨床応用のための多施設人工知能モデルを確立することを目的としている。

調査の概要

詳細な説明

高度近視白内障 (HMC) は、失明のリスクが高い複雑な白内障です。 現在、世界には強度近視の人が約 3 億人いますが、2020 年までに 5 億人に増加すると予想されています。 アジアは世界の中でも近視の罹患率が高い地域です。 現在、中国だけでも近視患者は5億人以上おり、そのうち1億人近くが強度近視であり、その数は今も急速に増加している。 これに応じて、強度近視を伴う白内障の発生率も急速に増加しており、白内障手術の40%以上を占めています。

プロジェクトチームによる強度近視白内障手術後の屈折異常の分析の初期段階で、現在強度近視白内障に対して広く推奨されている眼内レンズの計算式の精度が依然として懸念されることが判明した。はヨーロッパとアメリカの目のデータに基づいていますが、ヨーロッパとアメリカのデータベースには超強度近視のデータがほとんどなく、それが式の精度に大きな影響を与えます。 さらに、既存の式の計算には複数の生体認証指標を含める必要があり、これらのデータはヨーロッパとアメリカのデータベースに基づいて取得できます。複雑なアルゴリズムについて。 人工知能技術はまさにこのような問題を解決する有効な手段です。 したがって、強度近視とその発生率が高いアジア人集団のデータに基づいて、強度近視白内障 IOL を正確に計算するためのインテリジェントなモデルを確立することで、測定精度が大幅に向上します。

したがって、本研究の目的は、高度近視白内障における眼内レンズの正確な計算とその臨床応用のための多施設人工知能モデルを確立し、高度近視白内障患者の術後視度予測の精度を向上させることである。 。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

500000

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

研究連絡先のバックアップ

  • 名前:WENWEN HE
  • 電話番号:+86-15021154594
  • メール:alicewen@139.com

研究場所

    • Shanghai Municipality
      • Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200031
        • 募集
        • Eye and ENT Hospital of Fudan University
        • 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

  • 子
  • 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

前向きコホート研究

説明

包含基準:

眼軸長が26mm以上で、白内障を合併する強度近視の患者さんが当院を受診します。

術前の前眼部撮影と白内障の重症度評価、眼底OCT検査が行われています。

外科的治療を行う場合、術後の経過観察期間は少なくとも1か月以上必要です。

手術前後の臨床データが欠落することはありません。

除外基準:

本研究に必要な検査にご協力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
眼底欠陥のない高度近視白内障患者
眼底欠陥を有する高度近視白内障患者
新しく発明された AI モデルを適用して、手術計画の決定と結果の予測を支援します。
眼底欠陥を有する高度近視白内障患者
新しく発明された AI モデルを適用して、手術計画の決定と結果の予測を支援します。
レンズグレードがNC2~3の高度近視白内障患者
新しく発明された AI モデルを適用して、手術計画の決定と結果の予測を支援します。
レンズグレードがNC4~5の高度近視白内障患者
新しく発明された AI モデルを適用して、手術計画の決定と結果の予測を支援します。

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
時間枠
高度近視性白内障における眼内レンズの正確な計算とその臨床応用のための多中心人工知能モデル
時間枠:10年
10年
白内障等級分けのための多施設人工知能モデルと高度近視性白内障におけるその臨床応用
時間枠:8年
8年

二次結果の測定

結果測定
時間枠
周術期合併症のリスク予測のための多施設人工知能モデルと高度近視性白内障における臨床応用
時間枠:10年
10年
高度近視性白内障における手術結果予測とその臨床応用のための多施設人工知能モデル
時間枠:10年
10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。

捜査官

  • スタディチェア:XIANGJIA ZHU、Eye & ENT Hospital of Fudan University

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)

2016年1月1日

一次修了 (推定)

2030年12月31日

研究の完了 (推定)

2035年12月31日

試験登録日

最初に提出

2024年9月25日

QC基準を満たした最初の提出物

2024年9月25日

最初の投稿 (実際)

2024年9月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年5月11日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年5月6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

その他の研究ID番号

  • NSFC-81970780
  • SYA202006 (その他の助成金/資金番号:Eye and Ear, Nose and Throat Hospital, Fudan University)
  • SHDC12019X08 (その他の助成金/資金番号:Shanghai Shenkang Hospital Development Center)

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

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。

購読する