Badanie mające na celu zrozumienie zastosowania technologii sztucznej inteligencji o nazwie DARWEN w leczeniu chorób oczu i poznanie czynników wpływających na częstotliwość leczenia osób z nAMD i RVO (AIRSPEED)
Ustalenie zastosowania technologii DARWEN AI w okulistyce i identyfikacja czynników predykcyjnych odstępów między zabiegami w nAMD i RVO
Jest to badanie obserwacyjne, w którym analizowane są dane zebrane już od osób z poniższymi schorzeniami oczu. W badaniach obserwacyjnych przeprowadza się wyłącznie obserwacje, a uczestnicy nie otrzymują żadnych porad ani żadnych zmian w opiece zdrowotnej.
Neowaskularny obrzęk plamki związany z wiekiem (nAMD): zaburzenie oczu spowodowane brakiem tlenu w siatkówce. Brak tlenu prowadzi do wzrostu poziomu białka zwanego czynnikiem wzrostu śródbłonka naczyniowego (VEGF). VEGF powoduje wzrost nowych, słabych naczyń krwionośnych. Naczynia te mogą wyciekać płyn lub krew do środkowej części siatkówki w tylnej części oka (plamki). Prowadzi to do rozmycia lub martwego pola widzenia centralnego (na wprost), potrzebnego do czytania lub nawlekania igły.
Zakrzep żyły siatkówki (RVO): zaburzenie oka, w którym naczynie krwionośne odprowadzające krew z siatkówki (żyły) zostaje zablokowane. Zablokowana żyła powoduje brak tlenu w siatkówce, co prowadzi do wzrostu VEGF, a w konsekwencji do zaburzeń widzenia.
Te zaburzenia oczu można leczyć lekiem zwanym czynnikiem wzrostu śródbłonka naczyniowego (anty-VEGF). Leczenie anty-VEGF pomaga kontrolować wzrost nowych naczyń krwionośnych w oku i jest podawane poprzez wstrzyknięcie do oka.
DARWEN AI to system wykorzystujący technologię sztucznej inteligencji (AI). Udowodniono, że sztuczną inteligencję DARWEN można wykorzystać do dokładnego i skutecznego wyodrębniania danych w wielu obszarach chorobowych, w tym w raku piersi, raku płuc, chorobach ambulatoryjnych i schorzeniach skóry.
Głównym celem tego badania jest sprawdzenie, czy sztuczna inteligencja DARWEN może dokładnie wyodrębniać i sortować informacje z dokumentacji zdrowotnej uczestników, aby zidentyfikować tych, którzy potrzebują częstszych zastrzyków, a tych, którzy tego nie robią.
Drugorzędnym celem tego badania jest wykorzystanie sztucznej inteligencji DARWEN do opisania czynników wpływających na częstość leczenia u uczestników z nAMD lub wpływających na przerwanie leczenia u uczestników z RVO.
Dane będą pochodzić z informacji uczestników przechowywanych w elektronicznej dokumentacji medycznej EyeDoc (EMR) w St. Joseph Health Care w Londynie. Zebrane dane obejmują okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Zapisy (Rzeczywisty)
Kontakty i lokalizacje
Lokalizacje studiów
-
-
-
Mississauga, Kanada
- Bayer
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
- Wszyscy pacjenci z rozpoznaniem nAMD lub RVO (oddziałowy lub centralny), którzy są pacjentami doktora Toma Sheidowa wymienieni w EyeDoc EHR z dostępnymi danymi pacjentów od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
Kryteria wyłączenia:
- Nie dotyczy.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Pacjenci z nAMD, nieleczeni wcześniej anty-VEGF po lipcu 2015 r
|
Postępuj zgodnie z praktyką kliniczną/podawaniem
|
|
Pacjenci z nAMD, nieleczeni wcześniej anty-VEGF przed lipcem 2015 r
|
Postępuj zgodnie z praktyką kliniczną/podawaniem
|
|
Pacjenci z nAMD, anty-VEGF doświadczani podczas leczenia po lipcu 2015 r
|
Postępuj zgodnie z praktyką kliniczną/podawaniem
|
|
Pacjenci z CRVO, nieleczeni wcześniej anty-VEGF po lipcu 2015 r
|
Postępuj zgodnie z praktyką kliniczną/podawaniem
|
|
Pacjenci z BRVO, nieleczeni wcześniej anty-VEGF, leczeni po marcu 2017 r
|
Postępuj zgodnie z praktyką kliniczną/podawaniem
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Walidacja sztucznej inteligencji DARWEN™.
Ramy czasowe: Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
W oparciu o określone obiektywne kryteria kwalifikowalności klinicznej zestaw danych EMR podzielono na cztery kohorty przy użyciu autorskiego silnika sztucznej inteligencji firmy Pentavere DARWEN™.
W oparciu o przegląd ręczny zweryfikowano następujące zmienne specyficzne dla okulistyki: rozpoznanie nAMD, rozpoznanie RVO, w tym CRVO i BRVO, odstępy czasu między leczeniem leczeniem anty-VEGF zgrupowane jako < 8 tygodni lub ≥ 8 tygodni w przypadku pacjentów z nAMD, zaprzestanie leczenia anty-VEGF leczenia pacjentów z RVO i ostateczne kohorty wyjściowe.
Przegląd ręczny przeprowadzono na losowo wybranych 25 pacjentach z każdej z czterech kohort (w sumie 100 pacjentów).
Dwóch przeszkolonych abstrakcjonistów manualnych sklasyfikowało tych pacjentów zgodnie z zasadami określonymi w obiektywnych kryteriach kohortowych.
Doszli do konsensusu dla każdego pacjenta i porównali go z kohortami DARWEN™.
Następnie Pentavere podał wskaźnik powodzenia klasyfikacji.
|
Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Podsumowanie wyjściowych danych demograficznych wyrażonych jako liczba uczestników w różnych kategoriach.
Ramy czasowe: Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
Wiek, płeć.
|
Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
|
Podsumowanie cech klinicznych zgłoszonych jako liczba uczestników w różnych kategoriach.
Ramy czasowe: Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
Wyjściowa charakterystyka okulistyki, choroby oczu, inne choroby współistniejące, wywiad rodzinny itp.
|
Retrospektywna analiza danych za okres od 1 stycznia 2009 r. do 31 maja 2023 r.
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Publikacje i pomocne linki
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- 22642
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Opis planu IPD
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .