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Sistema de inteligência artificial em tempo real para detecção de lesões múltiplas do fundo ocular por imagem de fundo de campo ultralargo

23 de abril de 2021 atualizado por: Haotian Lin, Sun Yat-sen University

Sistema de inteligência artificial em tempo real para detecção de lesões múltiplas do fundo ocular por imagens de fundo de campo ultralargo: um estudo multicêntrico prospectivo

Este estudo multicêntrico prospectivo avaliará a eficácia de um sistema de inteligência artificial em tempo real para detectar múltiplas lesões do fundo ocular por imagem de fundo de campo ultralargo em configurações do mundo real.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

O fundo ocular pode apresentar sinais tanto de doenças oculares (por exemplo, degeneração lattice, descolamento de retina e glaucoma) quanto de doenças sistêmicas (por exemplo, hipertensão, diabetes e leucemia). O exame de fundo de olho de rotina é propício para a detecção precoce dessas doenças. No entanto, a realização manual do exame de fundo de olho requer um oftalmologista de retina experiente, é demorado e trabalhoso, o que dificulta sua implementação rotineira em larga escala.

Este estudo desenvolverá um sistema de inteligência artificial integrado com imagem de fundo de campo ultralargo para rastrear automaticamente múltiplas lesões de fundo ocular em tempo real e avaliar seu desempenho em diferentes configurações do mundo real. A eficácia do sistema será comparada aos diagnósticos finais de cada participante feitos por oftalmologistas experientes.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Antecipado)

2000

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.

Contato de estudo

Estude backup de contato

Locais de estudo

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510060
        • Recrutamento
        • Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
        • Contato:
        • Contato:

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

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

Todos os participantes que concordam em obter imagens de fundo de olho de campo ultra largo.

Descrição

Critério de inclusão:

Todos os participantes que concordam em obter imagens de fundo de olho de campo ultra largo.

Critério de exclusão:

  1. Pacientes que não podem cooperar com um fotógrafo, como alguns paralíticos, pacientes com demência e psicopatas graves.
  2. Pacientes que não concordam em assinar o consentimento informado.

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
Centro oftalmológico de Zhongshan
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Centro oftalmológico de Shenzhen
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Hospital Beijin Tongren
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Xudong Centro Oftalmológico
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Centro de Exame Físico IKang
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Hospital Geral de Yangxi Hospital Popular
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Hospital Popular Provincial de Guangdong
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.
Dispositivo: Obtendo uma imagem de fundo de campo ultra largo
O participante só precisa obter uma imagem de fundo de campo ultralargo como de costume.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Precisão
Prazo: 8 meses
Desempenho do sistema de inteligência artificial para detecção de múltiplas lesões de fundo ocular com base em imagem de fundo de campo ultralargo.
8 meses

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Sensibilidade
Prazo: 8 meses
Desempenho do sistema de inteligência artificial para detecção de múltiplas lesões de fundo ocular com base em imagem de fundo de campo ultralargo.
8 meses
Especificidade
Prazo: 8 meses
Desempenho do sistema de inteligência artificial para detecção de múltiplas lesões de fundo ocular com base em imagem de fundo de campo ultralargo.
8 meses
Coeficiente kappa de Cohen
Prazo: 8 meses
A comparação entre o desempenho do sistema de IA e oftalmologistas de três graus de especialização.
8 meses
Taxa de falsos positivos
Prazo: 8 meses
Características de erro de classificação
8 meses
Taxa de falsos negativos
Prazo: 8 meses
Características de erro de classificação
8 meses
Tempo de processamento de dados do sistema AI
Prazo: 8 meses
Tempo de processamento de dados do sistema AI.
8 meses

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Sun Yat-sen University

Colaboradores

Beijing Tongren Hospital
Guangdong Provincial People's Hospital
Shenzhen Eye Hospital
Xudong Ophthalmic Hospital
IKang Physical Examination Center
Yangxi General Hospital People's 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 novembro de 2020

Conclusão Primária (Antecipado)

1 de fevereiro de 2022

Conclusão do estudo (Antecipado)

25 de dezembro de 2022

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

15 de abril de 2021

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

23 de abril de 2021

Primeira postagem (Real)

26 de abril de 2021

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

26 de abril de 2021

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

23 de abril de 2021

Última verificação

1 de abril de 2021

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • UWFAIDS2019-China-06

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

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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