어린이를 위한 지능형 시력 진단 시스템의 효용성 검증
2018년 12월 5일 업데이트: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
어린이 지능형 시력 진단 시스템의 효용성 검증: 휴먼인더루프(Human-in-the-Loop) 인공지능 패러다임 활용
유아기의 시각 발달은 중요한 과정입니다.
어린이의 시력을 검사하는 것은 시력 이상을 조기에 발견하는 데 필수적이지만 어린이에게 이러한 평가를 수행하는 것은 어렵습니다.
여기에서 연구자들은 전통적인 시력 검사와 AI를 통합 소프트웨어 및 하드웨어와 결합하여 시력 검사를 쉽게 수행할 수 있는 인간 참여형 인공 지능(AI) 패러다임을 개발했습니다.
또한 연구자는 패러다임에 기반한 개체 지능형 시력 진단 시스템을 구축하고 진단 시스템이 인간 의사의 단점을 상쇄할 수 있는지 검증하기 위해 임상 시험을 수행합니다.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (실제)
50
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Guangdong
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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
1개월 (어린이)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
연구 대상 성별
모두
설명
포함 기준:
- 안과 진료소의 소아 환자 서면 동의서 제공
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: NA
- 중재 모델: 단일_그룹
- 마스킹: 없음
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: AI 테스트 대상 환자.
장치: 어린이를 위한 지능형 시력 진단 시스템.
아이들의 시력을 평가하는 인공 지능.
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아이들의 시력을 평가하고 평가하는 인공 지능.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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지능형 시력 진단 시스템의 정확, 착오 및 미스 감지 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.
수사관
- 수석 연구원: Lin Haotian, M.D, Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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 5월 20일
기본 완료 (실제)
2018년 7월 20일
연구 완료 (실제)
2018년 7월 20일
연구 등록 날짜
최초 제출
2018년 12월 5일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2018년 12월 5일
처음 게시됨 (실제)
2018년 12월 6일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2018년 12월 6일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2018년 12월 5일
마지막으로 확인됨
2018년 12월 1일
추가 정보
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