망막 질환을 진단하는 AI의 실제 세계
2023년 8월 1일 업데이트: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
망막 질환 진단에 인공 지능을 사용한 실제 적용
본 연구의 목적은 인공지능 알고리즘을 적용하여 현실 세계에서 다발성 망막질환을 진단하는 것이다.
이 알고리즘의 효과와 정확성은 민감도, 특이도, 양성 예측값, 음성 예측값 및 곡선 아래 영역으로 평가됩니다.
연구 개요
상세 설명
본 연구의 목적은 인공지능 알고리즘을 적용하여 추천 당뇨망막병증, 추천 노인성황반변성, 추천 녹내장, 병적근시, 망막정맥폐쇄, 황반원공, 황반앞막, 고혈압망막병증, 수초섬유, 망막염을 진단하는데 있다. 안저 사진에서 색소 침착 및 기타 망막 병변.
틱 45도 안저 카메라, 훈련된 조작자는 참가자에게 양안 안저 사진을 찍었습니다.
그런 다음 조작자는 알고리즘 진단을 위해 그레이딩 가능한 이미지를 식별하고 언로드하라는 요청을 받았습니다.
이 알고리즘의 효과와 정확성은 민감도, 특이도, 양성 예측값, 음성 예측값, 곡선 아래 영역 및 F1 점수로 평가됩니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
100000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Wenbin Wei, MD
- 전화번호: 58269516
- 이메일: weiwenbintr@163.cim
연구 연락처 백업
- 이름: Ruiheng Zhang, MD
- 전화번호: 18801121782
- 이메일: zhangruihengsy@outlook.com
연구 장소
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Beijing
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Beijing, Beijing, 중국, 100730
- 모병
- Wen-Bin Wei
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연락하다:
- Wen-Bin Wei, MD
- 전화번호: 58269516
- 이메일: weiwenbintr@163.com
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수석 연구원:
- Wen-Bin Wei, MD
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
연구 모집단은 일반 인구의 건강 검진 결과가 포함된 익명의 데이터베이스에서 파생됩니다.
설명
포함 기준:
- 시신경 유두와 황반을 덮는 45° 시야 주변의 안저 촬영
- 완전한 식별 정보
제외 기준:
- 진단을 위한 불충분한 정보
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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인공지능 알고리즘으로 진단하는 망막질환
추천 당뇨병 망막 병증, 추천 연령 관련 황반 변성, 추천 녹내장, 병적 근시, 망막 정맥 폐쇄, 황반 구멍, 황반 앞막, 고혈압 망막 병증, 수초 섬유, 색소 성 망막염 및 기타 망막 병변을 진단하기 위해 인공 지능 알고리즘을 적용했습니다 안저 사진.
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인공지능 알고리즘으로 진단하는 망막질환
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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곡선 아래 면적
기간: 1 개월
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이 인공지능 알고리즘 인식 및 망막질환 분류 능력을 알아보기 위해 ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선과 곡선 아래 영역을 사용했습니다.
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1 개월
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민감도 및 특이도
기간: 1 개월
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이 인공지능 알고리즘 인식 및 망막질환 분류 능력을 알아보기 위해 민감도와 특이도를 사용하였다.
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1 개월
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양의 예측값, 음의 예측값
기간: 1 개월
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본 인공지능 알고리즘의 망막질환 인식 및 분류 능력을 알아보기 위해 양성예측도와 음성예측도를 사용하였다.
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1 개월
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F1 점수
기간: 1 개월
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F1점수를 이용하여 이 인공지능 알고리즘 인식능력과 망막질환 분류능력을 알아보았다.
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1 개월
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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 8월 1일
기본 완료 (추정된)
2028년 8월 1일
연구 완료 (추정된)
2029년 8월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2023년 8월 1일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2023년 8월 1일
처음 게시됨 (실제)
2023년 8월 8일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2023년 8월 8일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2023년 8월 1일
마지막으로 확인됨
2023년 8월 1일
추가 정보
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