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고도근시 백내장을 위한 인공지능 (AI-HMC)

2026년 5월 6일 업데이트: Shanghai High Myopia Study Group
본 연구에서는 고도근시 백내장 환자의 수술 후 도수 예측의 정확도를 향상시키기 위해 인공수정체의 정확한 계산과 고도근시 백내장의 임상적용을 위한 다기관 인공지능 모델을 구축하는 것을 목표로 한다.

연구 개요

상세 설명

고도 근시 백내장(HMC)은 실명 위험이 높은 복합 백내장입니다. 현재 전 세계적으로 약 3억 명의 고도근시 인구가 있으며, 2020년에는 그 수가 5억 명으로 늘어날 것으로 예상됩니다. 아시아는 세계에서 근시 발병률이 높은 지역입니다. 현재 중국에만 근시 인구가 5억 명이 넘고 그 중 약 1억 명이 고도 근시이며 이 숫자는 여전히 빠르게 증가하고 있습니다. 이에 따라 고도근시 백내장 발병률도 급격히 증가해 백내장 수술의 40% 이상을 차지하고 있다.

프로젝트팀의 고도근시 백내장 수술 후 굴절이상 분석 초기 단계에서, 현재 고도근시 백내장에 널리 권장되고 있는 인공수정체 계산식의 정확성이 여전히 우려되는 것으로 나타났습니다. 유럽과 미국의 눈 데이터를 기반으로 한 반면, 유럽과 미국의 데이터베이스에는 초고도 근시 데이터가 거의 없어 공식의 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 또한 기존 공식의 계산에는 여러 생체 인식 지표가 포함되어야 하며 이를 기반으로 얻을 수 있습니다. 복잡한 알고리즘에 대해 인공지능 기술은 바로 이런 문제를 해결하는 효과적인 수단이다. 따라서 고도근시 및 발병률이 높은 아시아인 인구의 데이터를 기반으로 고도근시 백내장 IOL의 정확한 계산을 위한 지능형 모델을 구축하면 측정 정확도가 크게 향상될 것입니다.

따라서 본 연구의 목적은 고도근시 백내장 환자의 인공수정체의 정확한 계산 및 임상적용을 위한 다기관 인공지능 모델을 구축하여 고도 근시 백내장 환자의 수술 후 도수 예측의 정확도를 향상시키는 것이다. .

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

500000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

연구 연락처 백업

연구 장소

    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, 중국, 200031
        • 모병
        • Eye and ENT Hospital of Fudan University
        • 연락하다:

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

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

장래 코호트 연구

설명

포함 기준:

우리 병원을 방문하는 축 길이 ≥ 26mm 및 백내장으로 인한 고도 근시 환자.

수술 전 전안부 사진 촬영 및 백내장 심각도 평가와 안저 OCT 검사가 수행되었습니다.

수술적 치료를 시행하는 경우 수술 후 추적 관찰 기간은 1개월 이상이어야 합니다.

수술 전후 누락된 임상 데이터는 없습니다.

제외 기준:

본 연구에 필요한 검사에 협조할 수 없는 환자.

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
안저 결손이 없는 고도 근시 백내장 환자
안저 결함이 있는 고도 근시 백내장 환자
새로 개발된 AI 모델을 적용하여 수술 계획 결정 및 결과 예측을 지원합니다.
안저 결함이 있는 고도 근시 백내장 환자
새로 개발된 AI 모델을 적용하여 수술 계획 결정 및 결과 예측을 지원합니다.
NC2-3 렌즈 등급의 고도 근시 백내장 환자
새로 개발된 AI 모델을 적용하여 수술 계획 결정 및 결과 예측을 지원합니다.
렌즈 등급이 NC4-5인 고도 근시 백내장 환자
새로 개발된 AI 모델을 적용하여 수술 계획 결정 및 결과 예측을 지원합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
기간
인공수정체의 정확한 계산을 위한 다기관 인공지능 모델 및 고도 근시 백내장의 임상적용
기간: 10년
10년
백내장 등급을 위한 다기관 인공지능 모델 및 고도 근시 백내장의 임상 적용
기간: 8년
8년

2차 결과 측정

결과 측정
기간
고도 근시 백내장에서의 수술 전후 합병증 위험 예측 및 임상 적용을 위한 다기관 인공지능 모델
기간: 10년
10년
고도 근시 백내장 수술 결과 예측을 위한 다기관 인공지능 모델 및 임상적용
기간: 10년
10년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

수사관

  • 연구 의자: XIANGJIA ZHU, Eye & ENT Hospital of Fudan University

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)

2016년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

2030년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

2035년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 9월 25일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 9월 25일

처음 게시됨 (실제)

2024년 9월 27일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 5월 11일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 5월 6일

마지막으로 확인됨

2026년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • NSFC-81970780
  • SYA202006 (기타 보조금/기금 번호: Eye and Ear, Nose and Throat Hospital, Fudan University)
  • SHDC12019X08 (기타 보조금/기금 번호: Shanghai Shenkang Hospital Development Center)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

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