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AI搭載眼底プラットフォーム

2026年2月14日 更新者:Sun Yilin、Shanghai 10th People's Hospital

AI搭載眼底撮影:眼底疾患の診断、治療、早期警告のためのインテリジェントプラットフォーム構築

世界保健機関の推計によると、現在、世界の成人人口の約半数がさまざまな程度の近視に悩まされています。 中国の都市部では、小学生の近視率は約40%に達し、高校生では80%を超えることもあります。 強度近視(屈折誤差が600度以上)の患者の割合も年々増加しています。 このグループは、白内障、緑内障、黄斑変性などの合併症リスクの増加を含む、より重度の視覚障害を引き起こしやすい傾向にあります。 病的近視は、強度近視による視力低下の主要な危険因子です。 このような患者では、眼軸の延長により眼球後極部の局所的な菲薄化と突出が生じ、後部強膜ぶどう腫を形成します。 後部強膜ぶどう腫は、病的近視の最も代表的な病理学的特徴です。 脈絡膜の局所的な拡張は網膜の菲薄化と伸展を引き起こし、最終的には黄斑網膜分離などの問題を引き起こし、視力に深刻な影響を与え、失明に至る可能性もあります。

このプロジェクトは、Optosの無散瞳超広角レーザー走査検眼鏡、Bモード超音波眼科診断装置、光干渉断層計(OCT)の優れた画像技術と先進的な人工知能(AI)を組み合わせることで、多モーダルインテリジェントスクリーニングシステムを開発することを目的としています。 このシステムは、特に病的近視、そして中核となる病態である後部強膜ぶどう腫(PSS)の眼底疾患の正確な識別と評価を実現するように設計されています。 同時に、視力予測モデルを構築し、医師が個別化された診断・治療戦略を立案し、視力悪化の傾向を予測し、早期介入の効果を高めることを支援します。 このシステムは、病的近視の予防と管理を大幅に改善し、失明のリスクを低減し、遠隔医療サービスにおいて重要な役割を果たし、遠隔地域の人々に利益をもたらし、公衆衛生の公平性とサービスの質を促進することが期待されています。

調査の概要

研究の種類

観察的

入学 (推定)

1000

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

      • Shanghai、中国
        • 募集
        • Shanghai 10th 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

  • 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

非確率サンプル

調査対象母集団

この後ろ向き研究は、2024年10月以前に上海市第十人民病院眼科を受診した強度近視および後部ぶどう腫(PSS)と診断された患者を対象に登録しました。

サンプルサイズ:病院コホートからの合計1,000名の患者(訓練用600名、検証用200名、内部テスト用200名)で、約6,000枚のマルチモーダル画像が提供されました。

説明

包含基準:

白内障、高度近視、および後部ぶどう腫の診断を受け、超広角眼底写真(Optos)、Bモード超音波検査、光干渉断層計(OCT)を含む包括的な眼科検査を受けた患者。 人口統計学的特性、健康状態、眼科歴、眼生体計測パラメータを含むベースラインデータは完全に記録されていた。

除外基準:

PSS同定に影響を与える画質不良の画像、緑内障、糖尿病網膜症などの重度の併存眼疾患、媒体混濁を引き起こすもの、または研究結果に干渉する可能性のある重度の全身性疾患を有する患者。

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
高度近視による後部ぶどう腫を有する白内障患者
診察時に患者は網膜カラー写真、Bモード超音波検査、OCT検査の一式を受け、人口統計情報、健康状態、眼科歴、眼の生体計測パラメータを含む術前ベースラインデータが詳細に収集・記録されました

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
データ収集結果
時間枠:2024年10月から2026年4月まで(2024年10月以前に病院を訪れた患者からのデータ収集)
後部強膜ぶどう腫の視力および画像データの人口統計データ分類
2024年10月から2026年4月まで(2024年10月以前に病院を訪れた患者からのデータ収集)

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
AIモデリング分析
時間枠:2026年4月から2026年10月まで

後部強膜ぶどう腫に対するAIモデルの診断性能 AIモデルの受信者操作特性曲線下面積(AUC-ROC)。

後部強膜ぶどう腫検出におけるモデルの精度、感度、特異度。

AIの性能と医師の性能の比較

2026年4月から2026年10月まで

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)

2024年10月1日

一次修了 (推定)

2026年3月1日

研究の完了 (推定)

2026年12月1日

試験登録日

最初に提出

2026年2月14日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年2月14日

最初の投稿 (実際)

2026年2月20日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年2月20日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年2月14日

最終確認日

2026年2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

  • SHSY-LYZX-413

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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