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

Wielomodalny agent AI do wsparcia decyzji klinicznych w okulistyce

19 lutego 2026 zaktualizowane przez: The Hong Kong Polytechnic University

Wieloośrodkowe, randomizowane, kontrolowane badanie multimodalnego agenta sztucznej inteligencji wspierającego podejmowanie decyzji klinicznych w okulistyce

To badanie jest wieloośrodkowym randomizowanym kontrolowanym badaniem oceniającym skuteczność i bezpieczeństwo EyeAgent, multimodalnego agenta sztucznej inteligencji (AI) zaprojektowanego do wspomagania okulistów w podejmowaniu decyzji klinicznych.
Uczestnicy będą rekrutowani z klinik okulistycznych i szpitali w Hongkongu i Chinach kontynentalnych.
Agent AI działa jako cyfrowy współpilot, analizując obrazy pacjentów i historię kliniczną w celu dostarczenia zaleceń diagnostycznych i dotyczących postępowania.
Celem badania jest określenie, czy zastosowanie agenta AI poprawia dokładność diagnostyczną, jakość podejmowania decyzji terapeutycznych, generowanie raportów, efektywność przepływu pracy i satysfakcję użytkowników w porównaniu ze standardową praktyką kliniczną.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

To wieloośrodkowe, randomizowane badanie kontrolowane ma na celu ocenę integracji EyeAgent, multimodalnego agenta sztucznej inteligencji (AI), w rzeczywistych warunkach klinicznych. System AI został zaprojektowany, aby wspierać klinicystów poprzez analizę danych pacjentów, w tym obrazów oka i elektronicznej dokumentacji medycznej, w celu wsparcia interpretacji obrazów, diagnozy i planowania leczenia.

Łącznie 300 uczestników zostanie losowo przydzielonych do grupy opieki wspomaganej przez AI lub grupy standardowej opieki. W grupie wspomaganej przez AI klinicyści przeglądają kompleksowy raport wygenerowany przez agenta AI jako narzędzie wspomagające przed podjęciem własnych decyzji. Badanie kompleksowo mierzy dokładność diagnostyczną, wskaźnik niewłaściwych decyzji terapeutycznych, generowanie raportów, efektywność przepływu pracy oraz kwestionariusz użytkownika.

Porównując te dwie grupy, badanie ma na celu dostarczenie solidnych dowodów na temat skuteczności i praktycznej użyteczności wspomaganej przez AI pomocy w podejmowaniu decyzji klinicznych w okulistyce, z celem poprawy zarówno jakości, jak i efektywności opieki nad pacjentem.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

300

Faza

  • Nie dotyczy

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

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

Tak

Opis

Kryteria włączenia:

  1. Uczestnicy ambulatoryjni w wieku od 6 do 75 lat.
  2. Uczestnicy, którzy przechodzą badania okulistyczne w celach medycznych w trakcie okresu badania.
  3. Uczestnicy, którzy mogą uzyskać wyraźne obrazy okulistyczne w obu oczach.

  4. Wyrażają zgodę na udział w tym badaniu poprzez pisemną świadomą zgodę:

    1. Uczestnicy w wieku 18 lat lub starsi wyrażają własną zgodę.
    2. Uczestnicy w wieku 6-17 lat wymagają zgody rodzica lub opiekuna prawnego.

Kryteria wykluczenia:

  1. Uczestnicy, którzy niechętnie uczestniczą w tym badaniu.
  2. Uczestnicy z ostrymi lub nagłymi stanami oczu wymagającymi natychmiastowej interwencji.
  3. Uczestnicy z niską jakością obrazów okulistycznych, w tym rozmyciem, artefaktami, niedoświetleniem lub prześwietleniem.
  4. Inne nieodpowiednie powody określone przez oceniających.

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

  • Główny cel: Inny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Podwójnie

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Grupa opieki wspomaganej przez sztuczną inteligencję
Klinicyści wykonują generowanie raportów, diagnozowanie i planowanie leczenia przy wsparciu systemu EyeAgent.
Urządzenie: System AI EyeAgent
EyeAgent to multimodalny asystent sztucznej inteligencji w okulistyce, który integruje obrazowanie, elektroniczną dokumentację medyczną i starannie dobraną wiedzę kliniczną. W tej grupie badawczej EyeAgent wspiera klinicystów w konsultacjach klinicznych, w tym w generowaniu raportów, interpretacji diagnostycznej i planowaniu leczenia.
Brak interwencji: Grupa standardowej opieki
Klinicyści zapewniają rutynową opiekę okulistyczną bez wsparcia systemu EyeAgent.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Wskaźnik dokładności diagnostycznej
Ramy czasowe: Natychmiast po interwencji.
Odsetek diagnoz zgodnych z opinią panelu ekspertów referencyjnych.
Natychmiast po interwencji.
Częstość nieodpowiednich decyzji terapeutycznych
Ramy czasowe: Natychmiast po interwencji.
Częstotliwość zaleceń dotyczących leczenia (np. zastrzyk, terapia laserowa lub obserwacja), które odbiegają od wytycznych klinicznych, określona przez złoty standard panelu ekspertów seniorów. Weryfikacja ekspercka jest przeprowadzana po fakcie po zakończeniu fazy rekrutacji.
Natychmiast po interwencji.

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Efektywność przepływu pracy
Ramy czasowe: Podczas sesji diagnostycznej indeksu.
Czas, jaki upłynął od pozyskania obrazu do ostatecznej diagnozy i ukończenia raportu.
Podczas sesji diagnostycznej indeksu.
Jakość raportu
Ramy czasowe: W ciągu 1 miesiąca po rejestracji.
Jakość raportów klinicznych oceniana przy użyciu ustrukturyzowanej rubryki jakości raportu eksperckiego, oceniającej pięć obszarów: dokładność, kompletność, bezpieczeństwo, uzasadnienie i interpretowalność. Każdy obszar oceniany jest w skali 3-punktowej (1 = słaba, 2 = akceptowalna, 3 = dobra). Łączna punktacja mieści się w zakresie od 5 do 15. Wyższe wyniki wskazują na lepszą jakość raportu.
W ciągu 1 miesiąca po rejestracji.
Pewność klinicysty
Ramy czasowe: Natychmiast po interwencji.
Poczucie pewności w zakresie diagnozy i planowania leczenia oceniane przez pacjenta za pomocą jednoelementowej 5-punktowej skali Likerta (1 = w ogóle niepewny; 5 = niezwykle pewny).
Natychmiast po interwencji.
Satysfakcja i użyteczność
Ramy czasowe: Pod koniec okresu udziału każdego lekarza, około 2 miesięcy.
Użyteczność agenta AI oceniana za pomocą Skali Użyteczności Systemu (SUS), zwalidowanego kwestionariusza składającego się z 10 pozycji ocenianych w 5-punktowej skali Likerta. Każda pozycja jest oceniana od 1 (Zdecydowanie nie zgadzam się) do 5 (Zdecydowanie zgadzam się). Całkowite wyniki SUS są obliczane zgodnie ze standardowymi procedurami punktacji i mieszczą się w zakresie od 0 do 100, przy czym wyższe wyniki wskazują na lepszą postrzeganą użyteczność.
Pod koniec okresu udziału każdego lekarza, około 2 miesięcy.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

The Hong Kong Polytechnic University

Śledczy

  • Główny śledczy: Mingguang He, The Hong Kong Polytechnic 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 (Szacowany)

1 marca 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 października 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

17 listopada 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

6 lutego 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

10 lutego 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

23 lutego 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

19 lutego 2026

Ostatnia weryfikacja

1 września 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • PolyU-IRB-2025-001

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

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 Choroba siatkówki

Badania kliniczne na System AI EyeAgent

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Poland

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj