- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT06616506
Sztuczna inteligencja w leczeniu zaćmy wysoce krótkowzrocznej (AI-HMC)
Przegląd badań
Status
Warunki
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Zaćma krótkowzroczna (HMC) to złożona zaćma obarczona wysokim ryzykiem ślepoty. Obecnie na świecie jest prawie 300 milionów osób z wysoką krótkowzrocznością, a do roku 2020 liczba ta wzrośnie do 500 milionów. Azja jest krajem o wysokiej częstości występowania krótkowzroczności na świecie. Obecnie w samych Chinach ponad 500 milionów osób cierpi na krótkowzroczność, z czego prawie 100 milionów to osoby z wysoką krótkowzrocznością, a liczba ta wciąż szybko rośnie. Odpowiednio, częstość występowania zaćmy z wysoką krótkowzrocznością również gwałtownie wzrosła, co stanowi ponad 40% operacji zaćmy.
Na wczesnym etapie przeprowadzonej przez zespół projektowy analizy wady refrakcji po operacji zaćmy wysokowzrocznej stwierdzono, że dokładność wzoru na obliczenie soczewki wewnątrzgałkowej, który jest obecnie powszechnie zalecany w przypadku zaćmy wysokowzrocznej, nadal budzi niepokój, ponieważ większość tych wzorów opierają się na danych dotyczących europejskich i amerykańskich oczu, podczas gdy europejskie i amerykańskie bazy danych zawierają niewiele danych dotyczących bardzo wysokiej krótkowzroczności, co w ogromnym stopniu wpływa na dokładność wzoru. Ponadto obliczenia istniejącego wzoru muszą uwzględniać wiele wskaźników biometrycznych i można je uzyskać na podstawie na skomplikowanych algorytmach. Technologia sztucznej inteligencji jest dokładnie skutecznym sposobem na rozwiązanie tego rodzaju problemów. Dlatego też, w oparciu o dane dotyczące populacji azjatyckiej charakteryzującej się wysoką krótkowzrocznością i dużą częstością występowania, utworzenie inteligentnego modelu dokładnego obliczenia soczewki IOL z wysoką krótkowzrocznością zaćmy znacznie poprawi dokładność pomiaru płci.
Dlatego celem tego badania jest ustalenie wieloośrodkowego modelu sztucznej inteligencji do dokładnego obliczania soczewki wewnątrzgałkowej i jej zastosowania klinicznego w zaćmie wysoce krótkowzrocznej, tak aby poprawić dokładność przewidywania dioptrii pooperacyjnej u pacjentów z zaćmą wysoce krótkowzroczną .
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: KEKE ZHANG
- E-mail: shirley18158@163.com
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: WENWEN HE
- Numer telefonu: +86-15021154594
- E-mail: alicewen@139.com
Lokalizacje studiów
-
-
Shanghai Municipality
-
Shanghai, Shanghai Municipality, Chiny, 200031
- Rekrutacyjny
- Eye and ENT Hospital of Fudan University
-
Kontakt:
- XIANGJIA ZHU, M.D.
- Numer telefonu: (86)021-64377134
- E-mail: zhuxiangjia1982@126.com
-
-
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria włączenia:
Długość osiowa ≥ 26 mm oraz zgłaszający się do naszego szpitala pacjenci z dużą krótkowzrocznością powikłaną zaćmą.
Wykonano przedoperacyjną fotografię przedniego odcinka oka, ocenę ciężkości zaćmy oraz badanie OCT dna oka.
W przypadku leczenia operacyjnego okres obserwacji pooperacyjnej nie powinien być krótszy niż 1 miesiąc.
Nie brakuje żadnych danych klinicznych przed i po operacji.
Kryteria wykluczenia:
Pacjenci, którzy nie są w stanie współpracować przy badaniach wymaganych w tym badaniu.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Pacjenci z zaćmą o wysokiej krótkowzroczności, bez ubytków dna oka
Pacjenci z bardzo krótkowzroczną zaćmą i ubytkami dna oka
|
Zastosuj nowo wynalezione modele sztucznej inteligencji, aby pomóc w ustalaniu planów chirurgicznych i przewidywaniu wyników.
|
|
Pacjenci z bardzo krótkowzroczną zaćmą i ubytkami dna oka
|
Zastosuj nowo wynalezione modele sztucznej inteligencji, aby pomóc w ustalaniu planów chirurgicznych i przewidywaniu wyników.
|
|
Pacjenci z bardzo krótkowzroczną zaćmą i stopniem soczewki NC2-3
|
Zastosuj nowo wynalezione modele sztucznej inteligencji, aby pomóc w ustalaniu planów chirurgicznych i przewidywaniu wyników.
|
|
Pacjenci z bardzo krótkowzroczną zaćmą i stopniem soczewki NC4-5
|
Zastosuj nowo wynalezione modele sztucznej inteligencji, aby pomóc w ustalaniu planów chirurgicznych i przewidywaniu wyników.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
wieloośrodkowy model sztucznej inteligencji do dokładnego obliczania soczewki wewnątrzgałkowej i jego zastosowania klinicznego w zaćmie silnie krótkowzrocznej
Ramy czasowe: 10 LAT
|
10 LAT
|
|
wieloośrodkowy model sztucznej inteligencji do oceny zaćmy i jego zastosowania klinicznego w zaćmie wysoce krótkowzrocznej
Ramy czasowe: 8 lat
|
8 lat
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
wieloośrodkowy model sztucznej inteligencji do przewidywania ryzyka powikłań okołooperacyjnych i jego zastosowanie kliniczne w zaćmie wysokowzrocznej
Ramy czasowe: 10 lat
|
10 lat
|
|
wieloośrodkowy model sztucznej inteligencji do przewidywania wyników operacji i jego zastosowania klinicznego w zaćmie wysoce krótkowzrocznej
Ramy czasowe: 10 lat
|
10 lat
|
Współpracownicy i badacze
Sponsor
Współpracownicy
Śledczy
- Krzesło do nauki: XIANGJIA ZHU, Eye & ENT Hospital of Fudan University
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
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
- NSFC-81970780
- SYA202006 (Inny numer grantu/finansowania: Eye and Ear, Nose and Throat Hospital, Fudan University)
- SHDC12019X08 (Inny numer grantu/finansowania: Shanghai Shenkang Hospital Development Center)
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
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 .