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AI-Assisted vs Conventional Teleglaucoma Referral (GATES)

2026년 11월 4일 업데이트: Benjamin Xu, University of Southern California

Artificial Intelligence-Assisted Teleophthalmology for Glaucoma Screening: A Randomized Controlled Trial

This randomized controlled trial will compare an artificial intelligence (AI)-assisted teleglaucoma referral pathway with conventional referral among adults identified with referable glaucoma through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program. The primary objective is to determine whether AI-assisted referral reduces time to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes include glaucoma severity, visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

연구 개요

상세 설명

Participants identified with referable glaucoma during routine teleretinal screening will be randomized 1:1 to an AI-assisted referral pathway or a conventional referral pathway.

In the AI-assisted arm, fundus photographs will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will undergo review by glaucoma specialists before referral.

In the conventional referral arm, fundus images will undergo manual review by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Participants in both groups will undergo comprehensive in-office glaucoma evaluation following referral and will be followed for up to 36 months. The primary outcome is time from screening to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes will evaluate disease severity and visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

1386

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Benjamin Y. Xu, MD, PhD
  • 전화번호: 323-442-6425
  • 이메일: benjamix@usc.edu

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

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

연구 대상 성별

모두

설명

Inclusion Criteria:

  • Provision of signed and dated informed consent
  • Age ≥18 years
  • Receiving routine teleretinal screening through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program
  • Positive prediction for referable glaucoma by the validated AI algorithm at the time of screening
  • No prior ophthalmology or optometry follow-up within the past year
  • Willingness and ability to comply with study procedures and follow-up

Exclusion Criteria:

  • Inability to tolerate fundus photography or ungradable fundus images
  • Acute vision loss or major ocular complaints requiring immediate in-person evaluation
  • Prior glaucoma diagnosis or treatment within the past year

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: AI-Assisted Teleglaucoma Referral

Participants will undergo AI-assisted referral using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will be reviewed by glaucoma specialists before referral.

Fundus photographs acquired during routine teleretinal screening will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. For participants identified with referable glaucoma, AI outputs will be combined with intraocular pressure and other clinical information to stratify referral urgency. All AI-generated recommendations will undergo review by a glaucoma specialist before referral.

활성 비교기: Conventional Teleglaucoma Referral

Participants will undergo conventional teleglaucoma referral based on manual grading of fundus photographs by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Fundus photographs will undergo conventional manual grading by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Time to in-office diagnosis of glaucoma
기간: From screening through 36 months

Number of days from the initial teleophthalmology screening to the first in-office glaucoma evaluation at which manifest glaucoma is diagnosed.

From screening through 36 months

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Visual field mean deviation (MD)
기간: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field mean deviation (MD), measured in decibels (dB), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Visual field index (VFI)
기간: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field index (VFI), expressed as a percentage (%), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness
기간: Time Frame: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness measured by optical coherence tomography (OCT), expressed in micrometers (µm), at baseline and 36 months.

Time Frame: Baseline and 36 months

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 (추정된)

2027년 1월 1일

기본 완료 (추정된)

2032년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

2034년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 10월 26일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 11월 4일

처음 게시됨 (실제)

2026년 11월 5일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 11월 5일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 11월 4일

마지막으로 확인됨

2026년 11월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

Individual participant data will not be shared because patient-level health data from the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) are subject to HIPAA and LAC DHS data-sharing restrictions. Aggregate-level study results and derived analytic outputs will be shared in accordance with NIH policy and the approved Data Management and Sharing Plan.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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