Inteligência Artificial para Triagem de Múltiplas Doenças da Córnea
31 de outubro de 2024 atualizado por: Tianjin Eye Hospital
Aplicação de aprendizagem profunda para triagem de múltiplas doenças da córnea
Este estudo desenvolveu um algoritmo de aprendizagem profunda baseado em imagens do segmento anterior e validou prospectivamente sua capacidade de identificar doenças da córnea. A eficácia e a precisão desse algoritmo foram avaliadas pela sensibilidade, especificidade, valor preditivo positivo, valor preditivo negativo e área sob a curva.
Visão geral do estudo
Status
Recrutamento
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Estimado)
3000
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: Yan Huo, Master
- Número de telefone: 13102118953
- E-mail: hy13102118953@163.com
Locais de estudo
-
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Tianjin
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Tianjin, Tianjin, China
- Recrutamento
- Tiajin Eye 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
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
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:
- A qualidade das imagens da lâmpada de fenda deve ser clinicamente aceitável.
- Mais de 90% da área da imagem da lâmpada de fenda, incluindo três regiões principais (esclera, pupila e lente), são fáceis de ler e discriminar.
Critério de exclusão:
1）Informação insuficiente para 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 córnea diagnosticadas por algoritmo de inteligência artificial
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Um algoritmo de inteligência artificial foi aplicado para diagnosticar doenças da córnea a partir de imagens de lâmpada de fenda.
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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 semana
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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 reconhecimento e classificação de doenças da córnea.
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1 semana
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Sensibilidade e especificidade
Prazo: 1 semana
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Usamos sensibilidade e especificidade para examinar a capacidade desse algoritmo de inteligência artificial de reconhecimento e classificação de doenças da córnea.
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1 semana
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Patrocinador
Investigadores
- Cadeira de estudo: Yan Wang, Prof, Tianjin Eye 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)
6 de dezembro de 2020
Conclusão Primária (Real)
6 de dezembro de 2021
Conclusão do estudo (Estimado)
6 de dezembro de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
8 de janeiro de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
8 de janeiro de 2024
Primeira postagem (Real)
18 de janeiro de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
4 de novembro de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
31 de outubro de 2024
Última verificação
1 de outubro de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- KY-2023083
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
INDECISO
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 .