Validation of the Artificial Intelligence Subsystem of the DDART Medical Device for the Automated Detection of Lesions Compatible With Glaucoma in a Random Sample of Retinal Fundus Photographs
6. august 2026 oppdatert av: Georgios Labiris, Democritus University of Thrace
Validation of the Artificial Intelligence Subsystem of the DDART Medical Device for the Automated Detection of Lesions Compatible With Glaucoma in a Random Sample of Retinal Fundus Photograph
Primary Objective
To validate the artificial intelligence subsystem of the DDART medical device for the automated detection of lesions compatible with glaucoma in a random sample of retinal fundus photographs.
Studieoversikt
Status
Rekruttering
Forhold
Intervensjon / Behandling
Studietype
Observasjonsmessig
Registrering (Antatt)
2000
Kontakter og plasseringer
Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.
Studiekontakt
- Navn: Georgios Labiris
- Telefonnummer: +302551030990
- E-post: glampiri@med.duth.gr
Studiesteder
-
-
-
Alexandroupoli, Hellas
- Rekruttering
- University Hospital of Alexandroupolis
-
Ta kontakt med:
- Georgios Labiris
- Telefonnummer: +302551030990
- E-post: glampiri@med.duth.gr
-
-
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
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Ja
Prøvetakingsmetode
Ikke-sannsynlighetsprøve
Studiepopulasjon
Participants that are able to provide consent for their fundus photograph to be recorded
Beskrivelse
Inclusion Criteria:
- Age ≥18 years. Availability of a high-resolution color fundus photograph. Confirmed diagnosis established by a specialist.
Exclusion Criteria:
- Poor-quality images. Coexisting ocular diseases that interfere with image interpretation.
Studieplan
Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tidsramme |
|---|---|
|
Validation of the sensitivity and specificity of the artificial intelligence subsystem for AMD detection
Tidsramme: 1 year
|
1 year
|
|
Validation of the sensitivity and specificity of the artificial intelligence subsystem for diabetic retinopathy detection
Tidsramme: 1 year
|
1 year
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.
Sponsor
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. april 2026
Primær fullføring (Antatt)
19. april 2027
Studiet fullført (Antatt)
19. april 2027
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
6. august 2026
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
6. august 2026
Først lagt ut (Faktiske)
11. august 2026
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
11. august 2026
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
6. august 2026
Sist bekreftet
1. april 2026
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 17756/01-04-2026
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
UBESLUTTE
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. .