안과 질환 스크리닝을위한 AI 지원 진단 소프트웨어 (Verisee)의 효과 및 비용 효율성 평가
연구 개요
상태
상세 설명
인공 지능 (AI)은 의료 영상 분석 및 질병 진단, 특히 안과에서 상당한 잠재력을 보여 주었다. 일반적인 안과 질환 진단을 위해 AI를 활용하여 실질적인 발전이 이루어졌으며, 조기 발견을 향상시키고 환자 결과를 개선했습니다. 연령 관련 황반 변성 (AMD), 당뇨병 성 망막증 (DR) 및 녹내장 (GLC)의 조기 진단은 효과적인 치료 및 질병 관리에 중요합니다.
그러나 현재의 임상 진단은 안과 전문의에게 크게 의존하여 환자 출석률이 낮고 진단 자원의 불평등 한 분포와 같은 어려움을 초래합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해이 연구는 Verisee AI-assisted 진단 시스템의 영향을 평가하기 위해 전 및 후손 시험 설계를 채택합니다. 이 연구는 선별 검사의 전향 적 데이터 수집과 과거 환자 데이터의 후 향적 분석을 포함합니다.
Verisee AMD, Verisee DR 및 Verisee GLC는 각각 AMD, DR 및 GLC를 선별하도록 설계된 AI 기반 의료 소프트웨어 도구입니다. 이 시스템은 고급 AI 알고리즘을 사용하여 색상 안저 사진 이미지를 분석하고 질병 조건을 평가하며 이미지 품질을 평가합니다. 이 소프트웨어를 임상 워크 플로에 통합함으로써 의사는 즉각적인 진단 지원을 받고 안과 질환 스크리닝의 효율성과 접근성을 향상시킵니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Taipei, 대만, 100225
- 모병
- National Taiwan University Hospital
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연락하다:
- Yi-Ting Hsieh, Medical Doctor
- 전화번호: +886-2-2312-3456 ext. 265018
- 이메일: ythyth@gmail.com
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준 :
- Verisee AMD는 50 세 이상의 성인을위한 비 임시 하위 전문 안과 클리닉에서 사용됩니다.
- Verisee DR은 20 세 이상의 당뇨병 환자에 대한 비 임기 하위 전문 클리닉에서 사용됩니다.
- Verisee GLC는 20 세 이상의 20 세 이상의 성인을위한 비-혈관종 하위 전문 안과 클리닉에서 사용됩니다.
제외 기준 :
- 환자는 시험에 참여하기로 동의하지 않거나 사전 동의를 제공 할 수 없습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 해당 없음
- 중재 모델: 단일 그룹 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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다른: AI 개입
환자는 인공 지능 보조 진단 소프트웨어 (Verisee)를 사용하여 안저 사진 검사를받습니다.
안과 전문의는 동일한 이미지를 독립적으로 해석하며 결과는 AI에 의해 생성 된 것과 비교됩니다.
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Verisee AMD, Verisee DR 및 Verisee GLC는 각각 연령 관련 황반 변성 (AMD), 당뇨병 성 망막증 (DR) 및 녹내장을 선별하기 위해 설계된 AI 기반 의료 소프트웨어 장치입니다.
이 시스템은 고급 AI 알고리즘을 사용하여 질병 평가를위한 색상 안저 사진 이미지를 분석합니다.
컴퓨터에 소프트웨어를 설치함으로써 시스템은 이미지 품질을 평가하고 질병 조건을 예측하며 진단 원조 역할을하는 임상 의사에게 즉시 결과를 제공 할 수 있습니다.
Verisee AI-assisted 진단 시스템이 사용되지 않았기 때문에 환자의 임상 병력으로부터의 데이터 수집이 수행되었습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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감광도
기간: 스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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인덱스 테스트 (Verisee)의 민감도는 AI-ASSESTED 진단 소프트웨어에 의해 긍정적으로 올바르게 확인 된 참조 표준 확인 질병을 가진 참가자의 비율로 계산되었습니다.
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스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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특성
기간: 스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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인덱스 테스트의 특이성은 AI-ASSISTED 진단 도구에 의해 음성으로 올바르게 분류 된 기준 표준에 의해 결정된 대상 조건이없는 참가자의 비율로 계산되었습니다.
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스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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일치
기간: 스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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AI 지원 진단과 안과 의사의 해석 사이의 일치는 전체 계약 속도 (즉, 동일한 분류 결과가있는 사례의 백분율)를 사용하여 평가되었습니다.
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스크리닝에서 AMD 또는 DR의 의사가 확인한 진단으로 평균 1 개월
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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총 비용 분석 (직접 및 간접 비용 포함)
기간: 등록에서 선별 후 12 개월까지
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이 측정에는 직접적인 의료 비용 (예 : 선별, 후속 조치, 약물 및 치료), 의료 관련 간접 의료 비용 (예 : IT 시스템 유지 보수, 의료 요원) 및 비 의료 간접 비용 (예 : 실명으로 인한 운송 및 생산성 손실)이 포함됩니다.
비용은 국민 건강 보험 관점과 더 넓은 사회적 관점에서 분석 될 것입니다.
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등록에서 선별 후 12 개월까지
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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
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Verisee ai-assisted 진단 시스템에 대한 임상 시험
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National Taiwan University HospitalMin-Sheng General Hospital; Ministry of Health and Welfare, Taiwan; Fu Jen Catholic University...모병연령 관련 황반 변성(AMD) | 당뇨병성 망막병증(DR)대만