Artificial Intelligence for Detecting Retinal Diseases
12 de abril de 2021 atualizado por: Beijing Tongren Hospital
Classification of Retinal Diseases by Artificial Intelligence
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose multi retinal diseases from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and area under curve.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
The objective of this study is to apply an artificial intelligence algorithm to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
The effectiveness and accuracy of this algorithm was evaluated by sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, area under curve, and F1 score.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
1000000
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
-
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Beijing
-
Beijing, Beijing, China, 100730
- Wen-Bin Wei
-
-
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
18 anos a 80 anos (Adulto, Adulto mais velho)
Aceita Voluntários Saudáveis
Sim
Gêneros Elegíveis para o Estudo
Tudo
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
The study population is derived from an anonymous database that contains health examination results of the general population.
Descrição
Inclusion Criteria:
- fundus photography around 45° field which covers optic disc and macula
- complete identification information
Exclusion Criteria:
- insufficient information for diagnosis.
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
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
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Retinal diseases diagnosed by artificial intelligence algorithm
|
An artificial intelligence algorithm was applied to diagnose referral diabetes retinopathy, referral age-related macular degeneration, referral possible glaucoma, pathological myopia, retinal vein occlusion, macular hole, macular epiretinal membrane, hypertensive retinopathy, myelinated fibers, retinitis pigmentosa and other retinal lesions from fundus photography.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Area under curve
Prazo: 1 week
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We used the receiver operating characteristic (ROC) curve and area under curve to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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Sensitivity and specificity
Prazo: 1 week
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We used sensitivity and specificity to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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Positive predictive value, negative predictive value
Prazo: 1 week
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We used positive predictive value and negative predictive value to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
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1 week
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F1 score
Prazo: 1 week
|
We used F1 score to examine the ability of this artificial intelligence algorism recognition and classification of retinal diseases.
|
1 week
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Systemic biomarkers and diseases
Prazo: 1 week
|
Using medical records as the gold standard, we test the accuracy of this artificial intelligence algorism recognition and classification of systemic biomarkers and diseases: age, sex, blood pressure, blood hemoglobin, cardiovascular diseases, thyroid function and kidney function.
|
1 week
|
Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
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 (Real)
1 de junho de 2018
Conclusão Primária (Real)
30 de junho de 2020
Conclusão do estudo (Real)
1 de outubro de 2020
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
16 de dezembro de 2020
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
16 de dezembro de 2020
Primeira postagem (Real)
21 de dezembro de 2020
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
15 de abril de 2021
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
12 de abril de 2021
Última verificação
1 de junho de 2018
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AI in retinal diseases
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
NÃO
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Não
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
Não
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