- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT05704491
당뇨망막병증 AI 스크리닝 (AimdR)
2024년 7월 10일 업데이트: West German Center of Diabetes and Health
실생활에서 당뇨망막병증 선별검사를 위한 AI 모델의 정확도
당뇨병의 유병률 증가는 특히 당뇨병 환자의 약 40%가 시력을 심각하게 손상시키고 실명으로 이어질 수 있는 당뇨병성 망막병증을 일으키기 때문에 주요 건강 문제를 나타냅니다.
이러한 발전은 연례 검진과 치료를 위한 시기적절한 의뢰를 통해 예방할 수 있습니다.
그러나 시험의 질과 시험 약속의 병목 현상에는 큰 차이가 있습니다.
문제에 대한 해결책은 인공 지능(AI), 특히 딥 러닝을 사용하는 것일 수 있습니다.
초기 연구에서는 딥 러닝 알고리즘을 성공적으로 사용하여 당뇨병성 망막병증을 감지할 수 있음을 보여주었습니다.
그러나 AI를 사용하여 망막병증을 감지할 때 충분히 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있는지 여부는 아직 명확하지 않습니다.
따라서 본 연구에서는 당뇨병 진단에 있어서 AI 알고리즘 'MONA-DR-Model'의 양성예측도(PPV), 음성예측도(NPV), 민감도(SEN) 및 특이도(SPEZ)를 망막병증을 측정해야 합니다.
또한 경증 망막병증과 중증 망막병증의 분류가 얼마나 일치하는지, 그리고 이 새로운 검사법이 환자들에게 얼마나 잘 받아들여지는지도 따져봐야 한다.
연구 개요
상세 설명
연구의 일환으로 'Crystalvue NFC 600'을 사용하여 각 눈과 환자에 대해 45도 안저 이미지를 촬영합니다.
그런 다음 안저 사진을 'MONA-DR-모델'을 사용하여 분석하고 "AI 있음(K+)에 따른 당뇨병성 망막병증" 또는 "AI 없음(K-)에 따른 당뇨병성 망막병증"으로 분류합니다.
이러한 분류는 질병 관리 프로그램(DMP) 당뇨병에 대해 일상적으로 제공되는 검사 결과("출석 의사에 따른 당뇨병성 망막병증(A+)" 또는 "의사 부재에 따른 당뇨병성 망막병증(A-)")와 비교됩니다. West German Center of Diabetes and Health (WDGZ)에서 안저 촬영 전후 6개월 동안 근무한 레지던트 안과의사에 의한 2형 멜리투스를 비교하였다.
"AI 존재(K+)에 따른 당뇨병성 망막병증" 평가를 받거나 외래 환자 환경에서 안과 DMP 검사와 불일치하는 모든 환자에게 Marienhospital에서 일상적인 예약이 제공됩니다.
그곳에서 안과의사가 눈 검사를 실시하고, 이전 결과에 대한 지식 없이 재평가 및 "의사 참석에 따른 당뇨병성 망막병증(A+)" 또는 "의사의 부재에 따른 당뇨병성 망막병증(A- )"는 AI에 의해 수행됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
100
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Stephan Martin, MD
- 전화번호: 70 +49-2115660360
- 이메일: stephan.martin@uni-duesseldorf.de
연구 연락처 백업
- 이름: Kerstin Kempf, PhD
- 전화번호: 16 +49-2115660360
- 이메일: kerstin.kempf@wdgz.de
연구 장소
-
-
-
Düsseldorf, 독일, 40591
- 모병
- West German Center of Diabetes and Health
-
수석 연구원:
- Stephan Martin, MD
-
연락하다:
- Stephan Martin, MD
- 전화번호: +49(0)211-56 60 360 71
- 이메일: stephan.martin@uni-duesseldorf.de
-
연락하다:
- Kerstin Kempf, PhD
- 전화번호: +49(0)211-56 60 360 16
- 이메일: kerstin.kempf@wdgz.de
-
-
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
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
제2형 당뇨병을 앓고 있는 서독 당뇨병 및 건강 센터의 환자
설명
포함 기준:
- 당뇨병의 진단
- 당뇨병 기간 ≥ 5년
- 나이 > 18세
- 환자는 정보에 입각한 동의를 할 수 있습니다.
- 서면 및 구어체 독일어에 능통하거나 통역사가 참석
제외 기준:
- 레이저 치료의 역사
- 연구에 사용된 안저 이미징 시스템에 대한 금기
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 케이스 컨트롤
- 시간 관점: 다른
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
|
K+A+
AI 존재에 따른 당뇨병성 망막병증(K+) 및 존재하는 의사에 따른 당뇨병성 망막병증(A+)
|
Crystalvue NFC 600을 사용하여 각 눈과 환자에 대해 45도 안저 이미지를 촬영합니다.
그런 다음 안저 사진을 MONA DR 모델을 사용하여 분석하고 당뇨병성 망막병증의 존재 여부를 분류합니다.
|
|
K+A-
AI 존재(K+)에 따른 당뇨병성 망막병증 및 의사 부재(A-)에 따른 당뇨병성 망막병증
|
Crystalvue NFC 600을 사용하여 각 눈과 환자에 대해 45도 안저 이미지를 촬영합니다.
그런 다음 안저 사진을 MONA DR 모델을 사용하여 분석하고 당뇨병성 망막병증의 존재 여부를 분류합니다.
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K-A+
AI 부재(K-)에 따른 당뇨병성 망막병증 및 현재 의사에 따른 당뇨병성 망막병증(A+)
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Crystalvue NFC 600을 사용하여 각 눈과 환자에 대해 45도 안저 이미지를 촬영합니다.
그런 다음 안저 사진을 MONA DR 모델을 사용하여 분석하고 당뇨병성 망막병증의 존재 여부를 분류합니다.
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K-A-
AI 부재(K-)에 따른 당뇨병성 망막병증 AND 의사 부재(A-)에 따른 당뇨병성 망막병증
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Crystalvue NFC 600을 사용하여 각 눈과 환자에 대해 45도 안저 이미지를 촬영합니다.
그런 다음 안저 사진을 MONA DR 모델을 사용하여 분석하고 당뇨병성 망막병증의 존재 여부를 분류합니다.
|
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
PPV
기간: 12 개월
|
양의 예측값
|
12 개월
|
|
NPV
기간: 12 개월
|
부정적인 예측 값
|
12 개월
|
|
센
기간: 12 개월
|
감광도
|
12 개월
|
|
SPEZ
기간: 12 개월
|
특성
|
12 개월
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
환자 선호도
기간: 12 개월
|
인공지능 시력검사 관련 환자 선호도 및 만족도 설문지
|
12 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)
2023년 1월 30일
기본 완료 (추정된)
2024년 12월 31일
연구 완료 (추정된)
2025년 12월 31일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 1월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 1월 19일
처음 게시됨 (실제)
2023년 1월 30일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 7월 11일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 7월 10일
마지막으로 확인됨
2024년 7월 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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