Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

A-EYE: A Mixed Quantitative and Qualitative Study to Develop and Evaluate the Application of Artificial Intelligence (AI) Methods Using Retinal Imaging for the Identification of Adverse Retinal Changes Associated With Cancer Therapies. (A-EYE)

8 listopada 2022 zaktualizowane przez: Tariq Aslam, University of Manchester

This is a data collection study involving the gathering of clinical data and OCT (optical coherence tomography) scans from 350 patients.

The purpose of this study is to gather data to help develop an AI algorithm to detect eye abnormalities specifically those related to certain cancer treatments.

At the end of the study interviews will be held with expert ophthalmologists to assess the acceptability of implementing AI into clinical practice.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Many cancer patients will access new treatments through clinical trials. These treatments have often never been tested in humans and therefore, are likely to have unknown side effects. Some of these side effects include changes to the eye, such as blindness.

Ahead of patients taking part in these trials there is often little planning done to manage potential side effects on the eye. Additionally, accessing the expertise of eye specialists is not always available and often referral to a specialist is only given when eye symptoms have become advanced. These delays in identifying side effects on the eye also delays treatment and follow-up management. Providing patients access to this expertise would help in the detection and management of treatment side effects, however, due to demands on resources this access is not always readily available.

The aim of this study is to create an artificial intelligence (AI) program that can detect changes to the eye related to disease, which, in the future, can be specifically used in cancer patient care. Additionally, developing an AI program to detect cancer related side effects to the eye will go a significant way in easing the burden on the health care system and improve side effects from new cancer treatments.

This study will involve the collection of eye scans and medical data from participants at the Manchester Royal Eye Hospital. These will then be used to develop AI methods to detect changes in the eye related to those seen by patients on cancer treatment. The AI will then be compared with the assessments of eye specialists to assess if they give similar results.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

350

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Participants will be patients at the Manchester Royal Eye Hospital who meet the eligibility criteria.

Opis

Inclusion Criteria:

Patients are eligible for the study if all inclusion criteria are met:

  1. Voluntary informed consent.
  2. Aged at least 18 years.
  3. Fully registered patient attending the Manchester Royal Eye Hospital
  4. Patients are having an optical diagnostic imaging as part of their standard of care.

Exclusion Criteria:

Patients are excluded from the study if any of the following criteria apply:

1. Patient who are deemed clinically unable to be scanned by healthcare professional.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Ramy czasowe
Measure of the diagnostic accuracy of the AI algorithm against gold standard clinical assessment associated with cancer treatment.
Ramy czasowe: 12 months
12 months

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Ramy czasowe
Sensitivity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist. Specificity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist.
Ramy czasowe: 12 months
12 months

Inne miary wyników

Miara wyniku
Ramy czasowe
F1 score of the proposed algorithm compared against baseline algorithms.
Ramy czasowe: 13 months
13 months
Recorded questionnaire/ interview with ophthalmologist and cancer specialists.
Ramy czasowe: 9 months
9 months
Number of novel relationships identified
Ramy czasowe: 12 months
12 months

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

University of Manchester

Współpracownicy

Institute of Cancer Research, United Kingdom

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

18 czerwca 2021

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

31 grudnia 2022

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

31 grudnia 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

17 maja 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 maja 2021

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

25 maja 2021

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

9 listopada 2022

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

8 listopada 2022

Ostatnia weryfikacja

1 listopada 2022

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • NHS001768

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Badania kliniczne na All Comers

Badania kliniczne na No Intervention

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in United Kingdom

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj