Real-time kunstmatige-intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies door middel van ultrabrede fundusbeeldvorming
23 april 2021 bijgewerkt door: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
Real-time kunstmatige-intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies door middel van ultrabrede fundusbeeldvorming: een prospectief onderzoek in meerdere centra
Deze prospectieve multicenter studie zal de doeltreffendheid evalueren van een real-time artificieel intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies door middel van ultra-widefield fundusbeeldvorming in real-world settings.
Studie Overzicht
Toestand
Werving
Conditie
Interventie / Behandeling
Gedetailleerde beschrijving
De oculaire fundus kan tekenen vertonen van zowel oculaire ziekten (bijv. roosterdegeneratie, netvliesloslating en glaucoom) als systemische ziekten (bijv. hypertensie, diabetes en leukemie). Het routinematige fundusonderzoek is bevorderlijk voor de vroege opsporing van deze ziekten. Het handmatig uitvoeren van fundusonderzoek vereist echter een ervaren retina-oogarts en is tijdrovend en arbeidsintensief, wat moeilijk is vanwege de routinematige implementatie op grote schaal.
Deze studie zal een kunstmatig intelligentiesysteem ontwikkelen dat integreert met ultra-widefield fundusbeeldvorming om automatisch in realtime te screenen op meerdere oculaire funduslaesies en de prestaties ervan in verschillende real-world omgevingen te evalueren. De doeltreffendheid van het systeem zal vergelijkbaar zijn met de uiteindelijke diagnoses van elke deelnemer, gemaakt door ervaren oogartsen.
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Verwacht)
2000
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studiecontact
- Naam: Haotian Lin, MD, PhD
- Telefoonnummer: 8613802793086
- E-mail: haot.lin@hotmail.com
Studie Contact Back-up
- Naam: Zhongwen Li, MD
- Telefoonnummer: 8618138726682
- E-mail: cuitx3@mail2.sysu.edu.cn
Studie Locaties
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Werving
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Contact:
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- Telefoonnummer: 8613802793086
- E-mail: haot.lin@hotmail.com
-
Contact:
- Xiaohang Wu, M.D., Ph.D
- Telefoonnummer: 8615913177657
- E-mail: wuxiaohang_zoc@qq.com
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
- Oudere volwassene
Accepteert gezonde vrijwilligers
Ja
Geslachten die in aanmerking komen voor studie
Allemaal
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Alle deelnemers die ermee instemmen ultrabrede fundusbeelden te maken.
Beschrijving
Inclusiecriteria:
Alle deelnemers die ermee instemmen ultrabrede fundusbeelden te maken.
Uitsluitingscriteria:
- Patiënten die niet kunnen samenwerken met een fotograaf zoals sommige verlamden, de patiënten met dementie en ernstige psychopaten.
- Patiënten die niet akkoord gaan om geïnformeerde toestemming te ondertekenen.
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
Interventie / Behandeling |
|---|---|
|
Zhongshan oogheelkundig centrum
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
Shenzhen oogheelkundig centrum
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
Beijin Tongren Ziekenhuis
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
Xudong oogheelkundig centrum
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
IKang Lichamelijk Onderzoekscentrum
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
Yangxi Algemeen Ziekenhuis Volksziekenhuis
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
|
Provinciaal Volksziekenhuis van Guangdong
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
De deelnemer hoeft zoals gebruikelijk alleen een ultra-widefield fundusopname te maken.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Nauwkeurigheid
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Prestaties van een kunstmatig intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies op basis van ultra-widefield fundus-beeldvorming.
|
8 maanden
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Gevoeligheid
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Prestaties van een kunstmatig intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies op basis van ultra-widefield fundus-beeldvorming.
|
8 maanden
|
|
Specificiteit
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Prestaties van een kunstmatig intelligentiesysteem voor het detecteren van meerdere oculaire funduslaesies op basis van ultra-widefield fundus-beeldvorming.
|
8 maanden
|
|
Cohen's kappa-coëfficiënt
Tijdsspanne: 8 maanden
|
De vergelijking tussen de prestaties van een AI-systeem en oogartsen met drie expertisegraden.
|
8 maanden
|
|
Vals-positief tarief
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Kenmerken van misclassificatie
|
8 maanden
|
|
Vals-negatief tarief
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Kenmerken van misclassificatie
|
8 maanden
|
|
Gegevensverwerkingstijd van AI-systeem
Tijdsspanne: 8 maanden
|
Gegevensverwerkingstijd van AI-systeem.
|
8 maanden
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
1 november 2020
Primaire voltooiing (Verwacht)
1 februari 2022
Studie voltooiing (Verwacht)
25 december 2022
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
15 april 2021
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
23 april 2021
Eerst geplaatst (Werkelijk)
26 april 2021
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
26 april 2021
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
23 april 2021
Laatst geverifieerd
1 april 2021
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Trefwoorden
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- UWFAIDS2019-China-06
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .