Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Validering av nytten av oftalmologi Intelligent Diagnostic System

17. oktober 2019 oppdatert av: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

Validering av nytten av oftalmologi Intelligent Diagnostic System: A Clinical Trial

Forebygging og behandling av sykdommer via kunstig intelligens representerer et endelig mål innen beregningsmedisin. Bruksscenarier for de nåværende medisinske algoritmene er for enkle til å brukes generelt på komplekse kliniske omgivelser i den virkelige verden. Her bruker etterforskerne "deep learning" og "visionome technique", en ny merknadsmetode for kunstig intelligens innen medisinsk, for å lage et automatisk deteksjons- og klassifiseringssystem for fire sentrale kliniske scenarier: 1) massescreening, 2) omfattende klinisk triage, 3) hyperfin diagnostisk vurdering, og 4) flerveis behandlingsplanlegging. Etterforskeren etablerer også et telemedisinsystem og gjennomfører kliniske studier og nettsidebaserte studier for å validere allsidigheten.

Studieoversikt

Status

Fullført

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Faktiske)

615

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

  • Kina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kina, 510000
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Barn
  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Kjønn som er kvalifisert for studier

Alle

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

En prospektiv studie av pasienter og beboere som bruker nettplattformen for diagnose.

Beskrivelse

Inklusjonskriterier:

  • Pasienter og beboere som gjennomgikk oftalmisk undersøkelse av øyet og registrerte sin okulære informasjon i poliklinikken og samfunnet.

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
Intervensjon / Behandling
Kvalifiserte pasienter for AI-test.
Enhet: oftalmologisk diagnosesystem. En kunstig intelligens for å ta omfattende evaluering og behandlingsbeslutning av øyesykdommer.
Enhet: Oftalmologisk diagnostisk system.
En kunstig intelligens for å ta omfattende evaluering og behandlingsbeslutning av øyesykdommer.

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
Andelen nøyaktig, feil og feildeteksjon av det oftalmologiske diagnosesystemet.
Tidsramme: Inntil 5 år
Inntil 5 år

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Sun Yat-sen University

Samarbeidspartnere

Ministry of Health, China
Xidian University

Publikasjoner og nyttige lenker

Den som er ansvarlig for å legge inn informasjon om studien leverer frivillig disse publikasjonene. Disse kan handle om alt relatert til studiet.

Generelle publikasjoner

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. april 2018

Primær fullføring (Faktiske)

31. august 2019

Studiet fullført (Faktiske)

31. august 2019

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

11. april 2018

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

11. april 2018

Først lagt ut (Faktiske)

17. april 2018

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

21. oktober 2019

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

17. oktober 2019

Sist bekreftet

1. oktober 2019

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • CCPMOH2018-China-2

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Kliniske studier på Kunstig intelligens

Kliniske studier på Oftalmologisk diagnostisk system.

Søk i lignende forsøk

Sponsorer og samarbeidspartnere

Medisinsk tilstand

Legemiddelintervensjoner

CROs by country

CROs in Angola

Forhold

Sjeldne sykdommer

Legemiddelintervensjoner

Kosttilskudd

Sponsor / samarbeidspartnere

Steder

Abonnere