眼科疾患のマルチタスク診断とトリアージ提案のためのマルチモーダル深層学習モデル
2026年3月3日 更新者：Guangdong Provincial People's Hospital
眼科疾患における自律診断、生成レポート作成、専門医紹介のためのマルチモーダル深層学習モデルの開発と検証：国際多施設コホート研究
既存のAIツールの限られた特異性と構造により、細隙灯顕微鏡およびスマートフォン写真からの前眼部疾患の正確かつ包括的な解釈は、依然として臨床的課題である。
この国際的な多施設共同臨床試験の目的は、ビジョン言語モデルと大規模言語モデルを統合したエージェントベースのフレームワークを開発および検証し、前眼部疾患の診断ワークフローを強化することである。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (推定)
2000
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
- 名前：Honghua Yu
- 電話番号：+8618688888422
- メール：yuhonghua@gdph.org.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510280
- 募集
- Guangdong Provincial People's Hospital (Guangdong Academy of Medical Sciences), Southern Medical University
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コンタクト：
- Honghua Yu
- 電話番号：+8618688888422
- メール：yuhonghua@gdph.org.cn
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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
- 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
確率サンプル
調査対象母集団
目の健康に関して懸念がある、またはない個人。
説明
包含基準：
- インフォームドコンセントを取得したこと；
- 参加者は中国語または英語を十分に読み書きし理解できること；
- 正常な参加者の場合：個人は目に関する懸念がないこと。
- 目の主訴のある参加者の場合：個人は目に関連する特定の懸念または問題を有すること。
除外基準：
- 最終診断を支持する臨床データが不完全であること；
- 担当医師または臨床研究スタッフの見解において、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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前眼部疾患を訴える眼科疾患患者の多目的診断とトリアージ提案のためのマルチモーダル視覚言語モデル
まず、スリットランプ検査を完了するか、携帯電話で目の写真を撮影します。
マルチモーダル視覚言語モデルは、患者関連の画像（セルフィーや眼科検査写真など）を使用して、インテリジェントな診断を行います。
診断は非公開で保持されます。
その後、患者は医療機関を受診し、経験豊富な臨床医による臨床検査を受けます。
次に、2人目の経験豊富な臨床医が臨床診断を確認します。
診断が一致する場合、それはゴールドスタンダードと見なされます。
診断に不一致がある場合、2人の臨床医の合意がゴールドスタンダードとして使用されます。
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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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前眼部疾患を訴える眼科疾患患者の多目的診断とトリアージ提案のためのマルチモーダル視覚言語モデル
まず、スリットランプ検査を完了するか、携帯電話で目の写真を撮影します。
マルチモーダル視覚言語モデルは、患者関連の画像（セルフィーや眼科検査写真など）を使用して、インテリジェントな診断を行います。
診断は非公開で保持されます。
その後、患者は医療機関を受診し、経験豊富な臨床医による臨床検査を受けます。
次に、2人目の経験豊富な臨床医が臨床診断を確認します。
診断が一致する場合、それはゴールドスタンダードと見なされます。
診断に不一致がある場合、2人の臨床医の合意がゴールドスタンダードとして使用されます。
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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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多モーダル視覚言語モデルの診断精度。
時間枠：2025年7月から2025年9月まで
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各患者について、マルチモーダル視覚言語モデル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を記録し比較しました。
両診断の一致は、臨床実践におけるプログラムの精度を示します。
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2025年7月から2025年9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。
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)
2025年7月28日
一次修了 (推定)
2027年11月20日
研究の完了 (推定)
2027年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年2月25日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月25日
最初の投稿 (実際)
2026年3月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年3月5日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年3月3日
最終確認日
2026年3月1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。