Dry Eye Screening and Referral System
The Development of Artificial Intelligence Dry Eye Screening and Referral System
Dry eye is one of the most common ocular surface diseases. Its pathogenic factors are related to multiple etiology. Because of the complexity of the pathogenesis of dry eye, the diversity of related examinations, and the inconsistency of symptoms and signs of dry eye patients, the diagnosis of dry eye has higher requirements on the professional technology and examination equipment of ophthalmologists.
The purpose of this study is to establish a case-control cohort of dry eye patients. Multimodal data will be collected from participants, including medical history information, ocular surface disease index scale (OSDI), anterior segment photography, and treatment outcome of dry eye patients. The correlation between the characteristics of anterior segment images and dry eye diagnosis will be explored by artificial intelligence algorithms. The purpose of this study was to develop an artificial intelligence dry eye screening and referral system.
연구 개요
연구 유형
등록 (실제)
연락처 및 위치
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국, 510632
- Zhongshan Ophthalmic Center
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
Inclusion Criteria:
- Subjects whose age are greater than or equal to 18 years old;
- Subjects who can cooperate with the inspection;
- Subjects who agree to participate in the study and sign the consent form.
Exclusion Criteria:
- Subjects who cannot do the inspection.
- Subjects who suffer from diseases that compromise the inspection.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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Severe Group
This group of subjects needed a referral to the hospital for further treatments.
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The artificial intelligent dry eye screening platform
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Mild group
This group of subjects was diagnosed with dry eye but can use artificial tears instead of further treatment.
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The artificial intelligent dry eye screening platform
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Follow-up group
This group of subjects had no dry eye symptoms and signs and belonged to the normal control group.
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The artificial intelligent dry eye screening platform
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Area under the curve (severe)
기간: up to 1 month
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AUC values for predicting whether subject need to be referral or not.
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up to 1 month
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Area under the curve (each group)
기간: up to 1 month
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AUC values for predicting whether subject can be accurately grouped into each of the four groups.
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up to 1 month
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Accuracy, true positive rate, and true negative rate
기간: up to 1 month
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The performance of this artificial platform.
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up to 1 month
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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