응급실 컬러 안저 사진의 신경안과적 상태 파악을 위한 딥러닝 시스템 개발 (DEEP-VISION)
최근에는 인공지능(AI)이 의료 분야에 널리 통합되어 특히 환자 진단 개선에 기여하고 있습니다. 우리 팀이 참여하고 있는 BONSAI 연구인 AI를 통한 뇌 및 시신경 연구는 간단한 안저 영상을 통해 시신경 및/또는 뇌에 영향을 미치는 개별 신경안과적 또는 신경학적 병리를 식별하는 AI의 능력을 성공적으로 입증했습니다.
이는 유망한 발전이지만 현재의 임상 실습에서는 여전히 제한적입니다. 우리의 주요 과제는 특히 응급실에 의뢰된 환자 관리를 개선하기 위해 동일한 분석에서 더 넓은 범위의 시신경 및/또는 뇌 병리를 동시에 식별할 수 있는 것입니다. 실제로, 정확한 진단이 없으면 합병증은 되돌릴 수 없고 생명을 위협할 수 있습니다.
응급실에서 가장 놀라운 임상 징후 중에는 정체 유두부종이 있는데, 이는 급성 두통을 동반하며 두개내 고혈압, 염증성 또는 허혈성 병리의 존재를 나타낼 수 있습니다. 후자는 호튼병의 징후일 수 있습니다. 우리팀은 응급실에 내원하는 환자의 영상이 아닌, 예정된 상담 시 이상적인 조건에서 촬영한 망막 사진을 기반으로 망막 및 시신경 이상을 진단하는 AI 알고리즘을 개발했습니다. 안과 응급실이 없는 병원에서는 안과 전문의 없이 응급의사(응급의, 일반의, 신경과 전문의)가 안저를 평가할 수 있는 것이 필수적이다. 이 평가는 일반 검사의 일부이기는 하지만 안과 의사가 아닌 사람들에게는 종종 어려움을 안겨줍니다. 우리 연구의 목적은 응급실에서 다양한 망막 및 시신경 병리를 구별할 수 있도록 AI 알고리즘의 성능을 향상시키는 것입니다. 따라서 우리는 Fondation Adolphe de Rothschild 병원의 안과 및 신경과 응급실에 내원하는 환자를 전향적으로 포함하여 안저 영상 데이터베이스를 구축할 계획입니다. 개발된 알고리즘의 성능은 민감도, 특이성, 곡선 아래 면적(AUC) 및 정확도의 표준 기준에 따라 평가됩니다.
연구 개요
상태
정황
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Amelie Yavchitz, Dr
- 전화번호: 33 148036454
- 이메일: ayavchitz@for.paris
연구 장소
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Paris, 프랑스, 75019
- 모병
- Hopital Fondation Adolphe de Rothschild
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연락하다:
- Yavchitz
- 전화번호: 33 1 48 03 64 54
- 이메일: ayavchitz@for.paris
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세 이상 환자
- Fondation Adolphe de Rothschild 병원 응급실에 발표
- 연구 참여에 대한 명시적 동의
- 사회 보장 제도의 회원 또는 수혜자
제외 기준:
- 법적 보호를 받고 있는 환자
- 임신 또는 수유 중인 여성
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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알고리즘의 전체 예측 중 모든 긍정적인 예측 중 올바른 예측의 비율(긍정적 + 부정적)
기간: 30일차
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Gold Standard는 응급 방문 후 D30에 상담한 환자의 의무 기록을 바탕으로 수석 안과 의사가 진단하는 것입니다.
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30일차
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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안질환별 알고리즘 민감도
기간: 30일차
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Gold Standard는 응급 방문 후 D30에 상담한 환자의 의무 기록을 바탕으로 수석 안과 의사가 진단하는 것입니다.
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30일차
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안질환별 알고리즘의 특이성
기간: 30일차
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Gold Standard는 응급 방문 후 D30에 상담한 환자의 의무 기록을 바탕으로 수석 안과 의사가 진단하는 것입니다.
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30일차
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각 안과 질환에 대한 곡선아래 면적(AUC)
기간: 30일차
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Gold Standard는 응급 방문 후 D30에 상담한 환자의 의무 기록을 바탕으로 수석 안과 의사가 진단하는 것입니다.
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30일차
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- DMA_2024_6
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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University of Pennsylvania완전한Intrntl Classification of Diseases, 9th Revision, (ICD-9-CM) 410의 주진단 또는 이차진단 코드가 있는 환자(5번째 숫자가 2인 경우 제외)미국