Validação da Utilidade da Plataforma de Inteligência de Doenças Raras
21 de abril de 2016 atualizado por: Erping Long, Sun Yat-sen University
Validação da Utilidade da Plataforma de Inteligência de Doenças Raras: Um Ensaio Clínico de Cluster Multicêntrico
A prevenção e o tratamento de doenças via inteligência artificial representam um objetivo final na medicina computacional.
A inteligência artificial para aplicação clínica sistemática ainda não foi validada com sucesso.
Atualmente, a principal estratégia de prevenção das doenças raras é a construção de centros de atendimento especializado.
No entanto, esses centros estão dispersos e sua cobertura é insuficiente, resultando em cuidados de saúde inadequados para uma grande proporção de pacientes com doenças raras.
Aqui, os investigadores usam "aprendizagem profunda" para criar o CC-Cruiser, um agente de inteligência envolvendo três redes funcionais: "redes de coleta" para diagnósticos, "redes de avaliação" para estratificação de risco e "redes estrategistas" para fornecer decisões de tratamento assistido.
O investigador também estabelece uma plataforma de inteligência em nuvem para colaboração multi-hospitalar e realiza ensaios clínicos e estudos baseados em sites para validar sua versatilidade.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Intervencional
Inscrição (Real)
53
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.
Locais de estudo
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510060
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510080
- Department of Ophthalmology, Guangdong General Hospital, Guangdong Academy of Medical Sciences
-
Guangzhou, Guangdong, China, 510405
- Department of Ophthalmology, First Affiliated Hospital, Guangzhou University of Traditional Chinese Medicine
-
Qingyuan, Guangdong, China, 511518
- Department of Ophthalmology, Qingyuan People's Hospital
-
-
Critérios de participação
Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Não mais velho que 80 anos (Filho, Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Descrição
Critério de inclusão:
- Pacientes que realizaram exame oftalmológico do olho e registraram suas informações oculares no hospital colaborador.
Critério de exclusão:
-
Plano de estudo
Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Diagnóstico
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Experimental: Pacientes elegíveis para o teste CC-Cruiser
|
Uma inteligência artificial para fazer avaliação abrangente e decisão de tratamento de catarata congênita
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
|---|---|
|
A proporção de detecção precisa, errada e falha do CC-Cruiser.
Prazo: Até 4 anos
|
Até 4 anos
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Erping Long, M.D., Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
- Diretor de estudo: Haotian Lin, M.D., Ph.D, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
Publicações Gerais
- Lin H, Long E, Chen W, Liu Y. Documenting rare disease data in China. Science. 2015 Sep 4;349(6252):1064. doi: 10.1126/science.349.6252.1064-b. No abstract available.
- Lin H, Ouyang H, Zhu J, Huang S, Liu Z, Chen S, Cao G, Li G, Signer RA, Xu Y, Chung C, Zhang Y, Lin D, Patel S, Wu F, Cai H, Hou J, Wen C, Jafari M, Liu X, Luo L, Zhu J, Qiu A, Hou R, Chen B, Chen J, Granet D, Heichel C, Shang F, Li X, Krawczyk M, Skowronska-Krawczyk D, Wang Y, Shi W, Chen D, Zhong Z, Zhong S, Zhang L, Chen S, Morrison SJ, Maas RL, Zhang K, Liu Y. Lens regeneration using endogenous stem cells with gain of visual function. Nature. 2016 Mar 17;531(7594):323-8. doi: 10.1038/nature17181. Epub 2016 Mar 9. Erratum In: Nature. 2017 Jan 26;541(7638):558.
Datas de registro do estudo
Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.
Datas Principais do Estudo
Início do estudo
1 de janeiro de 2012
Conclusão Primária (Real)
1 de abril de 2016
Conclusão do estudo (Real)
1 de abril de 2016
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
13 de abril de 2016
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
21 de abril de 2016
Primeira postagem (Estimativa)
22 de abril de 2016
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimativa)
22 de abril de 2016
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
21 de abril de 2016
Última verificação
1 de abril de 2016
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- CCPMOH2016-China3
Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .
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