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

Sztuczna inteligencja w świecie rzeczywistym w diagnostyce chorób siatkówki

1 sierpnia 2023 zaktualizowane przez: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital

Realistyczne zastosowanie sztucznej inteligencji w diagnostyce chorób siatkówki

Celem tego badania jest zastosowanie algorytmu sztucznej inteligencji do diagnozowania chorób wielosiatkówkowych w rzeczywistych warunkach. Skuteczność i dokładność tego algorytmu są oceniane na podstawie czułości, specyficzności, dodatniej wartości predykcyjnej, negatywnej wartości predykcyjnej i pola powierzchni pod krzywą.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Celem tego badania jest zastosowanie algorytmu sztucznej inteligencji do diagnozowania retinopatii cukrzycowej, zwyrodnienia plamki żółtej związanego z wiekiem, jaskry możliwej do skierowania, krótkowzroczności patologicznej, niedrożności żyły siatkówki, otworu w plamce, błony nasiatkówkowej plamki, retinopatii nadciśnieniowej, włókien mielinowych, zapalenia siatkówki pigmentosa i inne zmiany siatkówki z fotografii dna oka. tic 45-stopniowe kamery dna oka, przeszkoleni operatorzy wykonali lornetki zdjęcia dna oka uczestników. Następnie poproszono operatorów o zidentyfikowanie obrazów, które można stopniować, i rozładowanie ich w celu przeprowadzenia diagnostyki algorytmu. Skuteczność i dokładność tego algorytmu są oceniane na podstawie czułości, specyficzności, dodatniej wartości predykcyjnej, negatywnej wartości predykcyjnej, powierzchni pod krzywą i wyniku F1.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

100000

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Chiny, 100730
        • Rekrutacyjny
        • Wen-Bin Wei
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Wen-Bin Wei, MD

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

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie dotyczy

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Badana populacja pochodzi z anonimowej bazy danych, która zawiera wyniki badań lekarskich populacji ogólnej.

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • zdjęcie dna oka wokół pola 45°, które obejmuje tarczę nerwu wzrokowego i plamkę żółtą
  • pełne dane identyfikacyjne

Kryteria wyłączenia:

  • za mało informacji do postawienia diagnozy

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

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Choroby siatkówki diagnozowane algorytmem sztucznej inteligencji
Zastosowano algorytm sztucznej inteligencji do diagnozowania retinopatii cukrzycowej, zwyrodnienia plamki żółtej związanego z wiekiem, jaskry możliwej do skierowania, krótkowzroczności patologicznej, niedrożności żyły siatkówki, otworu w plamce, błony nasiatkówkowej plamki, retinopatii nadciśnieniowej, włókien mielinowych, barwnikowego siatkówki i innych zmian w siatkówce z fotografia dna oka.
Test diagnostyczny: algorytm sztucznej inteligencji
Choroby siatkówki diagnozowane algorytmem sztucznej inteligencji

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Powierzchnia pod krzywą
Ramy czasowe: 1 miesiąc
Wykorzystaliśmy krzywą charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC) i pole pod krzywą do zbadania zdolności tego algorytmu sztucznej inteligencji do rozpoznawania i klasyfikacji chorób siatkówki.
1 miesiąc
Czułość i specyficzność
Ramy czasowe: 1 miesiąc
Za pomocą czułości i specyficzności zbadaliśmy zdolność tego algorytmu sztucznej inteligencji do rozpoznawania i klasyfikacji chorób siatkówki.
1 miesiąc
Dodatnia wartość predykcyjna, ujemna wartość predykcyjna
Ramy czasowe: 1 miesiąc
Wykorzystaliśmy dodatnią wartość predykcyjną i ujemną wartość predykcyjną do zbadania zdolności tego algorytmu sztucznej inteligencji do rozpoznawania i klasyfikacji chorób siatkówki.
1 miesiąc
Wynik F1
Ramy czasowe: 1 miesiąc
Wykorzystaliśmy wynik F1 do zbadania zdolności tego algorytmu sztucznej inteligencji do rozpoznawania i klasyfikacji chorób siatkówki.
1 miesiąc

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Beijing Tongren Hospital

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)

1 sierpnia 2023

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 sierpnia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 sierpnia 2029

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

1 sierpnia 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

1 sierpnia 2023

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

8 sierpnia 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

8 sierpnia 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

1 sierpnia 2023

Ostatnia weryfikacja

1 sierpnia 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • Real-world RAIDS

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 Choroby siatkówki

Badania kliniczne na algorytm sztucznej inteligencji

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Uganda

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

3
Subskrybuj