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Detection of Systemic Diseases Such as Hepatobiliary Diseases From Ocular Images Via Deep Learning

2026년 5월 11일 업데이트: Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Oculomics is an emerging interdisciplinary field that deciphers multi-dimensional, high-throughput ocular data to predict, diagnose, and monitor systemic diseases and health span.In recent years, artificial Intelligence may provide insight into exploring the potential covert association behind and reveal some early ocular architecture changes in individuals with systemic diseases. The investigators conducted a survey to explore the association between the eye and systemic diseases via deep learning, to develop and evaluate different deep learning models to predict the systemic diseases such as hepatobiliary disease by using ocular images.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (실제)

775

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 중국
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen Univerisity

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

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University and Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care

설명

Inclusion Criteria:

  • The quality of ocular images should clinical acceptable.
  • Complete clinical information such as baseline demographic characteristics, the history of systematic diseases and so on.

Exclusion Criteria:

  • Individuals diagnosed with severe eye diseases or acute systematic diseases.
  • Incompatible with ocular examinations.

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
development dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
진단 검사: Systemic diseases such as Hepatobiliary Disorders
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
development dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
진단 검사: Systemic diseases such as Hepatobiliary Disorders
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
test dataset 01
ocular images collected from the Third Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
진단 검사: Systemic diseases such as Hepatobiliary Disorders
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.
test dataset 02
ocular images collected from Pazhou Medical Centre of Aikang Health Care
진단 검사: Systemic diseases such as Hepatobiliary Disorders
The training dataset was used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other two datasets.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
딥 러닝 시스템의 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역
기간: 기준선
조사관은 딥 러닝 시스템의 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역을 계산하고 딥 러닝 시스템과 인간 의사 간의 이 지수를 비교합니다.
기준선

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
sensitivity of the deep learning system
기간: baseline
The investigators will calculate the sensitivity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
baseline
specificity of the deep learning system
기간: baseline
The investigators will calculate the specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
baseline

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

협력자

Third Affiliated Hospital, Sun Yat-Sen University
Aikang Health Care

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)

2020년 4월 10일

기본 완료 (실제)

2024년 7월 30일

연구 완료 (실제)

2024년 7월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 5월 6일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 5월 6일

처음 게시됨 (실제)

2026년 5월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 5월 14일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 5월 11일

마지막으로 확인됨

2026년 5월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2019KYPJ163

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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