안과 지능형 진단 시스템의 효용성 검증
2019년 10월 17일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
안과 지능형 진단 시스템의 효용성 검증: 임상시험
인공 지능을 통한 질병의 예방 및 치료는 전산 의학의 궁극적인 목표를 나타냅니다.
현재 의료 알고리즘의 응용 시나리오는 현실 세계의 복잡한 임상 환경에 일반적으로 적용하기에는 너무 단순합니다.
여기에서 연구자들은 "딥 러닝"과 의료용 인공 지능을 위한 새로운 주석 방법인 "visionome 기술"을 사용하여 4가지 주요 임상 시나리오에 대한 자동 감지 및 분류 시스템을 만듭니다. 3) 초미세 진단 평가 및 4) 다중 경로 치료 계획.
연구자는 또한 원격의료 시스템을 구축하고 임상시험 및 웹사이트 기반 연구를 수행하여 그 다양성을 검증합니다.
연구 개요
연구 유형
관찰
등록 (실제)
615
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, 중국, 510000
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
진단을 위해 웹 플랫폼을 사용하는 환자 및 레지던트에 대한 전향적 연구.
설명
포함 기준:
- 외래진료소 및 지역사회에서 눈의 안과적 검사를 받고 안구정보를 기록한 환자 및 레지던트.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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AI 테스트 대상 환자.
장치: 안과 진단 시스템.
안구 질환에 대한 종합적인 평가와 치료 결정을 내리는 인공지능.
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안구 질환에 대한 종합적인 평가와 치료 결정을 내리는 인공지능.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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안과 진단 시스템의 정확하고, 오인되고, 미스 감지의 비율.
기간: 최대 5년
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최대 5년
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2018년 4월 1일
기본 완료 (실제)
2019년 8월 31일
연구 완료 (실제)
2019년 8월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 4월 11일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 4월 11일
처음 게시됨 (실제)
2018년 4월 17일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2019년 10월 21일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2019년 10월 17일
마지막으로 확인됨
2019년 10월 1일
추가 정보
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