救急部門におけるカラー眼底写真から神経眼疾患を識別するための深層学習システムの開発 (DEEP-VISION)
近年、人工知能 (AI) は医療分野に広く組み込まれており、特に患者の診断の向上に貢献しています。 私たちのチームが参加しているBONSAI研究「AIによる脳と視神経の研究」では、単純な眼底画像から視神経や脳に影響を与える個々の神経眼科的または神経学的病状を識別するAIの能力を実証することに成功しました。
これは有望な進歩ではありますが、現在の臨床実践では依然として限界があります。 私たちの主な課題は、特に救急外来に紹介された患者の管理を改善するために、同じ分析でより広範囲の視神経および/または脳の病状を同時に特定できるようにすることです。 実際、正確な診断がなければ、合併症は回復不能になり、生命を脅かす可能性があります。
救急部門で最も憂慮すべき臨床徴候の 1 つはうっ滞性乳頭浮腫であり、これは急性の頭痛を伴い、頭蓋内圧亢進症、炎症性または虚血性病状の存在を示している可能性があります。 後者はホートン病の症状である可能性があります。 私たちのチームは、救急外来に来院した患者の画像ではなく、予定された診察中に理想的な条件で撮影された網膜写真に基づいて網膜と視神経の異常を診断する AI アルゴリズムを開発しました。 眼科救急科のない病院では、眼科専門医が不在の場合でも救急医（救急医、一般開業医、神経内科医）が眼底を評価できることが不可欠です。 この評価は一般検査の一部ではありますが、眼科医以外にとっては課題となることがよくあります。 私たちの研究の目的は、救急部門でさまざまな網膜と視神経の病状を区別できるように、AI アルゴリズムのパフォーマンスを向上させることです。 そこで我々は、アドルフ・ド・ロスチャイルド財団病院の眼科と神経科の救急外来を受診する患者を前向きに組み入れて、眼底画像のデータベースを構築する予定である。 開発されたアルゴリズムのパフォーマンスは、感度、特異性、曲線下面積 (AUC)、および精度の標準基準に従って評価されます。
調査の概要
状態
条件
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Amelie Yavchitz, Dr
- 電話番号：33 148036454
- メール：ayavchitz@for.paris
研究場所
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Paris、フランス、75019
- 募集
- Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild
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コンタクト：
- Yavchitz
- 電話番号：33 1 48 03 64 54
- メール：ayavchitz@for.paris
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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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上の患者
- アドルフ・ド・ロートシルト財団病院の救急科に来院
- 研究に参加するための明示的な同意
- 社会保障制度の加入者または受給者
除外基準:
- 法的保護下にある患者
- 妊娠中または授乳中の女性
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
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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アルゴリズムの全予測のうち、すべての正の予測のうち正しい予測の割合 (正 + 負)
時間枠：30日目
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ゴールドスタンダードは、緊急訪問後のD30で診察された患者の医療記録に基づいて上級眼科医によって行われた診断となります。
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30日目
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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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各眼疾患に対するアルゴリズムの感度
時間枠：30日目
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ゴールドスタンダードは、緊急訪問後のD30で診察された患者の医療記録に基づいて上級眼科医によって行われた診断となります。
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30日目
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各眼疾患に対するアルゴリズムの特異性
時間枠：30日目
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ゴールドスタンダードは、緊急訪問後のD30で診察された患者の医療記録に基づいて上級眼科医によって行われた診断となります。
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30日目
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各眼疾患の曲線下面積 (AUC)
時間枠：30日目
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ゴールドスタンダードは、緊急訪問後のD30で診察された患者の医療記録に基づいて上級眼科医によって行われた診断となります。
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30日目
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
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
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
- DMA_2024_6
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?
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
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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