실시간 당뇨망막병증 검진을 위한 인공지능과 추천인 추적 통합 시스템 구현
연구 개요
상세 설명
당뇨병성 망막병증은 당뇨병 환자에서 가장 흔한 안구 합병증입니다. 질병의 초기 단계에는 경고가 없어 환자가 인식하지 못하기 때문에 전 세계 20-64세 사람들의 시력 상실 및 실명의 주요 원인입니다. 혈당 수치가 높아지면 중증 당뇨망막병증이 발생해 실명에 이를 수 있다.
당뇨병 환자에서 당뇨병성 망막병증의 발생률은 당뇨병의 지속 기간에 따라 증가하는 경향이 있습니다. 그리고 환자의 연령에 따라 20년 이내에 당뇨병성 망막증을 동반한 제1형 당뇨병 환자가 약 99%, 당뇨병성 망막증을 동반한 제2형 당뇨병 환자가 약 60%인 것으로 나타났다.
당뇨병성 망막병증에 대한 선별 검사는 전 세계 의료 시스템에서 인정되고 시행됩니다. 선별검사를 통해 실명을 줄일 수 있다는 증거가 있습니다(1-3). 태국은 시력 검사를 받은 당뇨병 환자의 비율을 사용합니다. 공중 보건부 안구 건강 지구의 서비스 품질 지표 중 하나입니다. 망막 영상법을 사용하여 당뇨병성 망막병증을 선별하는 것은 비용 효율적입니다. 원격 안과 기술을 검진에 사용하는 것과 함께 모바일 망막 카메라를 가져와 지역 사회에서 사진을 찍는 것과 같이 멀리 떨어져 있는 당뇨병 환자에게 검진을 제공합니다(4-6). 하지만 2015~2017년 HDC 시스템의 보건복지부 보고서에 따르면 당뇨망막병증 선별검사를 받은 환자 중 40%만이 목표치인 60%에 도달하지 못한 것으로 나타났다.
2016년에 Rajavithi 병원은 Google Health 연구원과 협력하여 태국의 13개 보건 지구 모두에서 당뇨병 환자의 망막 이미지를 판독하기 위한 인공 지능 사용을 평가했습니다. 인공지능 시스템은 95%의 민감도와 96%의 특이도로 안과의사에게 의뢰할 환자를 식별할 수 있는 것으로 나타났습니다.
이후 인공지능 시스템을 도입해 실제 환자를 선별하는 전향적 연구인 'Thailand-Google Prospective, Real-World Deployment of Artificial Intelligence for Diabetic Retinopathy Screening'(THAIGER) 프로젝트(NCT TCTR 20190902002)를 진행했다. 2018년부터 2020년까지 인텔리전스 기반 스크리닝 프로세스 구현에 대한 장애물을 포함하여 타당성을 평가합니다. 이 프로젝트는 AI를 전국적인 선별 시스템에 통합했습니다. THAIGER 프로젝트의 당뇨병 환자들은 1차 진료 시설인 Rajavithi 병원과 Pathum Thani 주 및 Chiang Mai의 9개 지역 병원에서 연구를 수행하여 실시간으로 인공 지능이 이미지를 읽은 결과를 받았습니다. 그러나 의뢰된 환자 중 실제로 의사를 찾아가는 환자는 극히 소수인 것으로 나타났다. 인공지능이 읽을 수 없는(ungradable) 이미지도 있습니다. 그리고 THAIGER에 사용된 인공 지능은 환자 추적 시스템을 포함하여 선별 시스템에 아직 완전히 통합되지 않았습니다.
이 연구는 Phra Nakhon Sri Ayutthaya에 있는 Uthai 병원의 스크리닝 유닛에 소개 추적 시스템과 함께 당뇨병성 망막병증(DR)을 스크리닝하기 위한 인공 지능 시스템을 도입하여 Phra에 소개된 환자의 스크리닝 및 후속 조치의 효과를 평가하는 것을 목표로 합니다. 나콘 스리 아유타야 병원. 기존 선별진료제도와 비교하여 담당자의 정기적인 의뢰를 받아 사후관리할 예정입니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Paisan Ruamviboonsuk, MD
- 전화번호: 081-489-4455
- 이메일: paisan.trs@gmail.com
연구 연락처 백업
- 이름: Anyarak Amornpetchsathaporn, MD
- 전화번호: 083-167-7170
- 이메일: yinyin.anyarak@gmail.com
연구 장소
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Bangkok, 태국, 10400
- 모병
- Rajavithi Hospital
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연락하다:
- Rajavithi hospital
- 전화번호: 0661155598
- 이메일: paisan.trs@gmail.com
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
포함 기준:
- 18세 이상 환자.
- 안과 의사를 만나기 위해 환자를 Phra Nakhon Sri Ayutthaya 병원으로 추천할 수 있는 Uthai Hospital Phra Nakhon Sri Ayutthaya Province에서 당뇨병성 망막병증 검사를 받은 환자
- 호적 등록부에 등재된 당뇨병 환자
- 적어도 1개의 눈에서 망막의 사진을 찍을 수 있습니다.
제외 기준:
- 사내 안과 전문의가있는 지역 병원의 환자
- 이전에 다음 상태/질병으로 진단받은 환자: 망막 부종, 당뇨병성 망막병증(NPDR, PDR). 망막은 방사선(방사선 망막병증) 또는 망막정맥폐쇄(RVO)의 영향을 받습니다.
- 레이저 망막 치료 또는 망막 수술의 과거력
- 안과 의사에게 의뢰해야 하는 다른 안과 질환(비당뇨성 망막병증)이 있습니다.
- 망막 사진을 찍을 수 없음(어떤 이유로든)
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: AI 워크플로우
AI 작업 흐름에서 환자는 정상적인 망막 이미지를 촬영하여 선별하고 모든 이미지는 인터넷을 통해 사진을 찍은 직후 전산 인공 지능 시스템에 의해 당뇨병성 망막증의 중증도를 평가하고 망막 이미지를 망막으로 전송합니다. 과독에 대한 안과 의사.
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당뇨병 환자 검진 시 당뇨병성 망막병증의 중증도와 당뇨병성 황반부종 유무를 진단하고 해석하기 위해 인공지능(AI) 도구를 탑재한 디지털 시스템 도입
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간섭 없음: 수동 워크플로우
수동 워크플로로 선별된 자원봉사자는 망막을 영상화하여 선별하고 정상이 아닌 이미지를 전문 직원이 당뇨병성 망막병증의 중증도를 평가하기 위해 보내게 됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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추천 준수
기간: 6 개월
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각 군에서 추천 방문을 완료한 총 환자 수(즉, 3차 안과 진료 센터에 제출)
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6 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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사용자 신뢰 및 수용성
기간: 6 개월
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작업 흐름에 대한 직원 만족도 및 각 팔의 환자 경험 평가
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6 개월
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스크리닝 처리량
기간: 각 암에 대해 1일의 시간 단위 비교
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AI 대 수동 팔에서 주어진 날에 스크리닝을 성공적으로 완료한 환자 수를 평가합니다.
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각 암에 대해 1일의 시간 단위 비교
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AI 성능 평가
기간: 6 개월
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이전 전향적 연구(THAIGER, TCTR20190902002)에서 입증된 AI 판독의 민감도 및 특이도 확인
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6 개월
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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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