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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT03623971
범용 백내장 인텔리전스 플랫폼의 검증
2018년 8월 7일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
범용 백내장 인텔리전스 플랫폼의 유용성 검증
이 연구는 다단계 임상 시나리오가 포함된 백내장의 공동 관리를 위한 범용 인공 지능(AI) 플랫폼을 구축하고 검증했으며 AI 기반 의료 의뢰 패턴을 탐색하여 협력 효율성과 리소스 범위를 개선했습니다. 전략: (1) 세극등 사진을 네 가지 개별 캡처 모드로 분류합니다. (2) 각 사진을 정상 수정체, 백내장 또는 수술 후 눈으로 진단하고; (3) 병인 및 중증도에 기초하여 의뢰 또는 후속 조치의 관리 전략을 위해 진단된 각 사진을 추가로 분류합니다.
이미지 분류 작업에는 CS-ResCNN(deep residual convolutional neural network)이 사용되었습니다.
또한 백내장 AI 에이전트를 가정에서의 자가 모니터링, 1차 의료 및 전문 병원 서비스와 관련된 실제 다단계 추천 패턴과 통합했습니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
500
단계
- 해당 없음
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
아니
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
1차 진료센터에서 안과적 안과 검사를 받고 안구 정보를 기록한 환자.
제외 기준:
검사에 협조할 수 없는 환자.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
실험적: 인공 지능
범용 진단 시스템.
백내장에 대한 종합적인 평가와 치료 결정을 내리는 인공지능.
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다양한 유형의 백내장에 대한 종합적인 평가 및 치료 결정을 내리는 인공 지능.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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백내장 AI 에이전트의 진단 정확도
기간: 6 개월
|
AUC: 수신기 동작 곡선 아래의 면적; 정확도(ACC) = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN); 감도(SEN) = TP / (TP + FN); 특이성(SPE) = TN / (TN + FP); TP = 진정한 긍정; TN = 참음성; FP = 위양성; FN = 위음성.
|
6 개월
|
공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 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)
2013년 1월 1일
기본 완료 (실제)
2017년 6월 1일
연구 완료 (실제)
2017년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 8월 7일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 8월 7일
처음 게시됨 (실제)
2018년 8월 9일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2018년 8월 9일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2018년 8월 7일
마지막으로 확인됨
2018년 8월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .
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