Mundo real da IA no diagnóstico de doenças da retina
1 de agosto de 2023 atualizado por: Wenbin Wei, Beijing Tongren Hospital
Aplicação no mundo real do uso de inteligência artificial no diagnóstico de doenças da retina
O objetivo deste estudo é aplicar um algoritmo de inteligência artificial para diagnosticar doenças multirretinianas em ambientes do mundo real.
A eficácia e a precisão desse algoritmo são avaliadas pela sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo e área sob a curva.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
O objetivo deste estudo é aplicar um algoritmo de inteligência artificial para diagnosticar retinopatia de diabetes de referência, degeneração macular relacionada à idade de referência, possível glaucoma de referência, miopia patológica, oclusão da veia da retina, buraco macular, membrana epirretiniana macular, retinopatia hipertensiva, fibras mielinizadas, retinite pigmentosa e outras lesões retinianas da fotografia do fundo de olho.
Em câmeras de fundo de olho de 45 graus, operadores treinados tiraram fotos binoculares de fundo de olho dos participantes.
Os operadores foram então solicitados a identificar imagens graduáveis e descarregar para o diagnóstico do algoritmo.
A eficácia e a precisão desse algoritmo são avaliadas pela sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo, área sob a curva e pontuação F1.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
100000
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
- Nome: Wenbin Wei, MD
- Número de telefone: 58269516
- E-mail: weiwenbintr@163.cim
Estude backup de contato
- Nome: Ruiheng Zhang, MD
- Número de telefone: 18801121782
- E-mail: zhangruihengsy@outlook.com
Locais de estudo
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100730
- Recrutamento
- Wen-Bin Wei
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Contato:
- Wen-Bin Wei, MD
- Número de telefone: 58269516
- E-mail: weiwenbintr@163.com
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Investigador principal:
- Wen-Bin Wei, MD
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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
N/D
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
A população do estudo é derivada de um banco de dados anônimo que contém resultados de exames de saúde da população em geral.
Descrição
Critério de inclusão:
- fotografia de fundo em torno do campo de 45 ° que cobre o disco óptico e a mácula
- informações completas de identificação
Critério de exclusão:
- informações insuficientes para o diagnóstico
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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Doenças da retina diagnosticadas por algoritmo de inteligência artificial
Um algoritmo de inteligência artificial foi aplicado para diagnosticar retinopatia de diabetes de referência, degeneração macular relacionada à idade de referência, possível glaucoma de referência, miopia patológica, oclusão da veia da retina, buraco macular, membrana epirretiniana macular, retinopatia hipertensiva, fibras mielinizadas, retinite pigmentosa e outras lesões da retina de fotografia de fundo.
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Doenças da retina diagnosticadas por algoritmo de inteligência artificial
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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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Área sob a curva
Prazo: 1 mês
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Usamos a curva característica de operação do receptor (ROC) e a área sob a curva para examinar a capacidade desse algoritmo de inteligência artificial de reconhecer e classificar doenças da retina.
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1 mês
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Sensibilidade e especificidade
Prazo: 1 mês
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Usamos sensibilidade e especificidade para examinar a capacidade desse algoritmo de inteligência artificial de reconhecer e classificar doenças da retina.
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1 mês
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Valor preditivo positivo, valor preditivo negativo
Prazo: 1 mês
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Usamos valor preditivo positivo e valor preditivo negativo para examinar a capacidade desse algoritmo de inteligência artificial de reconhecer e classificar doenças da retina.
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1 mês
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Pontuação F1
Prazo: 1 mês
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Usamos o escore F1 para examinar a capacidade desse algoritmo de inteligência artificial de reconhecer e classificar doenças da retina.
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1 mês
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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 agosto de 2023
Conclusão Primária (Estimado)
1 de agosto de 2028
Conclusão do estudo (Estimado)
1 de agosto de 2029
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
1 de agosto de 2023
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
1 de agosto de 2023
Primeira postagem (Real)
8 de agosto de 2023
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
8 de agosto de 2023
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
1 de agosto de 2023
Última verificação
1 de agosto de 2023
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- Real-world RAIDS
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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