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

Sztuczna inteligencja w leczeniu zaćmy wysoce krótkowzrocznej (AI-HMC)

6 maja 2026 zaktualizowane przez: Shanghai High Myopia Study Group
Celem tego badania jest stworzenie wieloośrodkowego modelu sztucznej inteligencji do dokładnego obliczania soczewki wewnątrzgałkowej i jej zastosowania klinicznego w przypadku zaćmy wysoce krótkowzrocznej, aby poprawić dokładność przewidywania dioptrii pooperacyjnej u pacjentów z zaćmą wysoce krótkowzroczną.

Przegląd badań

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

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

500000

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

    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Chiny, 200031
        • Rekrutacyjny
        • Eye and ENT Hospital of Fudan University
        • Kontakt:

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

Metoda próbkowania

Próbka prawdopodobieństwa

Badana populacja

Prospektywne badanie kohortowe

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

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
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

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

  • Krzesło do nauki: XIANGJIA ZHU, Eye & ENT Hospital of Fudan University

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 stycznia 2016

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 grudnia 2030

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2035

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

25 września 2024

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

25 września 2024

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

27 września 2024

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

11 maja 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

6 maja 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

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)?

NIEZDECYDOWANY

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA

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 .

Subskrybuj