Multimodal maskinlæring for hjelpediagnose av øyesykdommer
13. november 2024 oppdatert av: Eye & ENT Hospital of Fudan University
Multimodal maskinlæring for hjelpediagnostikk av øyesykdommer ved bruk av ChatGPT-basert naturlig språkbehandling og bildebehandlingsteknikker
Med raske fremskritt innen naturlig språkbehandling og bildebehandling, er det et økende potensial for intelligent diagnose ved bruk av chatGPT trent gjennom høykvalitets oftalmisk konsultasjon.
Videre, ved å inkludere pasientselfies, øyeundersøkelsesbilder og andre bildeanalyseteknikker, kan de diagnostiske egenskapene forbedres ytterligere.
Multisenterstudien tar sikte på å utvikle et hjelpediagnostikkprogram for øyesykdommer ved bruk av multimodale maskinlæringsteknikker og evaluere dens diagnostiske effektivitet i poliklinikker i den virkelige verden.
Studieoversikt
Status
Fullført
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Faktiske)
9825
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiesteder
-
-
-
Nanjing, Kina
- The Affiliated Eye Hospital of Nanjing Medical University
-
Shanghai, Kina
- Fudan Eye & ENT Hospital
-
Suqian, Kina
- Suqian First People's Hospital
-
-
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
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
De "normale deltakerne" refererer til individer uten bekymringer eller problemer knyttet til øynene deres.
"Deltakerne med øyerelaterte hovedplager" refererer til pasienter fra forskjellige øyeklinikker over hele Kina. Hver deltaker må gjennomgå omfattende medisinske tester og få medisinsk journal gjennomgått for diagnose.
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Informert samtykke innhentet;
- Deltakerne skal kunne ha kinesisk som morsmål, og være tilstrekkelig i stand til å lese, skrive og forstå kinesisk;
- For vanlige deltakere: enkeltpersoner bør ikke ha noen bekymringer knyttet til øynene deres.
- For deltakere med øyerelaterte hovedplager: enkeltpersoner bør ha spesifikke bekymringer eller problemer knyttet til øynene deres.
Ekskluderingskriterier:
- Ufullstendige kliniske data for å støtte endelig diagnose;
- Pasienter som etter den behandlende legen eller klinisk studiepersonell er for medisinsk ustabile til å delta trygt i studien.
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 |
|---|---|
|
Vanlige deltakere
Friske individer som ikke har noen bekymringer knyttet til øynene deres.
|
|
|
Pasienter med øyerelaterte hovedklager
Personer som har spesifikke bekymringer eller problemer knyttet til øynene deres, som de anser som hovedgrunnen til å søke lege eller klage.
|
Pasienter som har øyerelaterte hovedklager, fullfører først en mobiltelefonapplikasjon.
Denne applikasjonen bruker pasientens sykehistorie og relevante bilder (som selfies og bilder fra øyeundersøkelser) for å gi intelligent diagnose.
Diagnosen forblir ukjent for pasientene.
Deretter søker pasienter legehjelp og gjennomgår klinisk undersøkelse av en dyktig kliniker.
Den kliniske diagnosen blir deretter gjennomgått av en annen erfaren kliniker.
Hvis diagnosene stemmer overens, regnes det som gullstandarden.
I tilfeller av uoverensstemmelse, blir konsensus oppnådd av de to klinikerne gullstandarden.
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Diagnostisk nøyaktighet av multimodalt maskinlæringsprogram
Tidsramme: fra juli 2023 til mars 2024
|
For hver pasient ble diagnosene generert av det multimodale maskinlæringsprogrammet og den kliniske diagnosen gitt av dyktige klinikere dokumentert og sammenlignet.
Konsistens mellom de to diagnosene indikerer programmets presisjon i klinisk praksis.
|
fra juli 2023 til mars 2024
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
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.
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)
21. juli 2023
Primær fullføring (Faktiske)
10. mars 2024
Studiet fullført (Faktiske)
31. mars 2024
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
25. juni 2023
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
26. juni 2023
Først lagt ut (Faktiske)
5. juli 2023
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
15. november 2024
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
13. november 2024
Sist bekreftet
1. november 2024
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- FD-EENT-20230625
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
JA
IPD-delingstidsramme
Protokollen er publisert 08. desember 2023.
IPD-deling Støtteinformasjonstype
- STUDY_PROTOCOL
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Nei
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Nei
produkt produsert i og eksportert fra USA
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. .