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A-EYE: A Mixed Quantitative and Qualitative Study to Develop and Evaluate the Application of Artificial Intelligence (AI) Methods Using Retinal Imaging for the Identification of Adverse Retinal Changes Associated With Cancer Therapies. (A-EYE)

2022년 11월 8일 업데이트: Tariq Aslam, University of Manchester

This is a data collection study involving the gathering of clinical data and OCT (optical coherence tomography) scans from 350 patients.

The purpose of this study is to gather data to help develop an AI algorithm to detect eye abnormalities specifically those related to certain cancer treatments.

At the end of the study interviews will be held with expert ophthalmologists to assess the acceptability of implementing AI into clinical practice.

연구 개요

상태

모병

정황

상세 설명

Many cancer patients will access new treatments through clinical trials. These treatments have often never been tested in humans and therefore, are likely to have unknown side effects. Some of these side effects include changes to the eye, such as blindness.

Ahead of patients taking part in these trials there is often little planning done to manage potential side effects on the eye. Additionally, accessing the expertise of eye specialists is not always available and often referral to a specialist is only given when eye symptoms have become advanced. These delays in identifying side effects on the eye also delays treatment and follow-up management. Providing patients access to this expertise would help in the detection and management of treatment side effects, however, due to demands on resources this access is not always readily available.

The aim of this study is to create an artificial intelligence (AI) program that can detect changes to the eye related to disease, which, in the future, can be specifically used in cancer patient care. Additionally, developing an AI program to detect cancer related side effects to the eye will go a significant way in easing the burden on the health care system and improve side effects from new cancer treatments.

This study will involve the collection of eye scans and medical data from participants at the Manchester Royal Eye Hospital. These will then be used to develop AI methods to detect changes in the eye related to those seen by patients on cancer treatment. The AI will then be compared with the assessments of eye specialists to assess if they give similar results.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

350

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

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

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

Participants will be patients at the Manchester Royal Eye Hospital who meet the eligibility criteria.

설명

Inclusion Criteria:

Patients are eligible for the study if all inclusion criteria are met:

  1. Voluntary informed consent.
  2. Aged at least 18 years.
  3. Fully registered patient attending the Manchester Royal Eye Hospital
  4. Patients are having an optical diagnostic imaging as part of their standard of care.

Exclusion Criteria:

Patients are excluded from the study if any of the following criteria apply:

1. Patient who are deemed clinically unable to be scanned by healthcare professional.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
Measure of the diagnostic accuracy of the AI algorithm against gold standard clinical assessment associated with cancer treatment.
기간: 12 months
12 months

2차 결과 측정

결과 측정
기간
Sensitivity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist. Specificity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist.
기간: 12 months
12 months

기타 결과 측정

결과 측정
기간
F1 score of the proposed algorithm compared against baseline algorithms.
기간: 13 months
13 months
Recorded questionnaire/ interview with ophthalmologist and cancer specialists.
기간: 9 months
9 months
Number of novel relationships identified
기간: 12 months
12 months

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)

2021년 6월 18일

기본 완료 (예상)

2022년 12월 31일

연구 완료 (예상)

2022년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 5월 17일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 5월 24일

처음 게시됨 (실제)

2021년 5월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 11월 9일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 11월 8일

마지막으로 확인됨

2022년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • NHS001768

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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