- ICH GCP
- Registro de ensaios clínicos dos EUA
- Ensaio Clínico NCT06616506
Inteligência Artificial para Catarata Altamente Miópica (AI-HMC)
Visão geral do estudo
Status
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
A catarata de alta miopia (HMC) é uma catarata complexa com alto risco de cegueira. Actualmente, existem cerca de 300 milhões de pessoas com alta miopia no mundo, número que aumentará para 500 milhões até 2020. A Ásia é a alta incidência de miopia no mundo. Actualmente, existem mais de 500 milhões de pessoas com miopia só na China, das quais quase 100 milhões são de alta miopia, e este número ainda está a crescer rapidamente. Correspondentemente, a taxa de incidência de catarata com alta miopia também aumentou rapidamente, o que representa mais de 40% das cirurgias de catarata.
Na fase inicial da análise do erro refrativo da equipe do projeto após cirurgia de catarata de alta miopia, descobriu-se que a precisão da fórmula de cálculo da lente intraocular, que atualmente é amplamente recomendada para catarata de alta miopia, ainda é preocupante, porque a maioria dessas fórmulas são baseados em dados oculares europeus e americanos, enquanto os bancos de dados europeus e americanos têm poucos dados de miopia ultra-alta, o que afeta muito a precisão da fórmula. Além disso, o cálculo da fórmula existente precisa incluir vários indicadores biométricos e pode ser obtido com base em algoritmos complexos. A tecnologia de inteligência artificial é exatamente um meio eficaz para resolver esse tipo de problema. Portanto, com base nos dados da população asiática com alta miopia e alta incidência, o estabelecimento de um modelo inteligente para o cálculo preciso da LIO de catarata de alta miopia melhorará muito a precisão da medição Sexo.
Portanto, o objetivo deste estudo é estabelecer um modelo multicêntrico de inteligência artificial para o cálculo preciso da lente intraocular e sua aplicação clínica na catarata altamente míope, de modo a melhorar a precisão da previsão da dioptria pós-operatória em pacientes com catarata altamente míope. .
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: KEKE ZHANG
- E-mail: shirley18158@163.com
Estude backup de contato
- Nome: WENWEN HE
- Número de telefone: +86-15021154594
- E-mail: alicewen@139.com
Locais de estudo
-
-
Shanghai Municipality
-
Shanghai, Shanghai Municipality, China, 200031
- Recrutamento
- Eye and ENT Hospital of Fudan University
-
Contato:
- XIANGJIA ZHU, M.D.
- Número de telefone: (86)021-64377134
- E-mail: zhuxiangjia1982@126.com
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
Comprimento axial ≥ 26 mm e pacientes com alta miopia complicada por catarata que visitam nosso hospital.
Foram realizadas fotografias pré-operatórias do segmento anterior e avaliação da gravidade da catarata, juntamente com exame de OCT de fundo de olho.
Se for realizado tratamento cirúrgico, o período de acompanhamento pós-operatório não deve ser inferior a 1 mês.
Não há dados clínicos faltantes antes e depois da cirurgia.
Critérios de exclusão:
Pacientes que não conseguem cooperar com os exames exigidos para este estudo.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
Intervenção / Tratamento |
|---|---|
|
Pacientes com catarata altamente míope sem defeitos de fundo de olho
Pacientes com catarata altamente míope e defeitos de fundo de olho
|
Aplique modelos de IA recém-inventados para auxiliar na determinação de planos cirúrgicos e previsão de resultados.
|
|
Pacientes com catarata altamente míope e defeitos de fundo de olho
|
Aplique modelos de IA recém-inventados para auxiliar na determinação de planos cirúrgicos e previsão de resultados.
|
|
Pacientes com catarata altamente míope com classificação de lente NC2-3
|
Aplique modelos de IA recém-inventados para auxiliar na determinação de planos cirúrgicos e previsão de resultados.
|
|
Pacientes com catarata altamente míope com classificação de lente NC4-5
|
Aplique modelos de IA recém-inventados para auxiliar na determinação de planos cirúrgicos e previsão de resultados.
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Prazo |
|---|---|
|
um modelo multicêntrico de inteligência artificial para o cálculo preciso da lente intraocular e sua aplicação clínica na catarata altamente míope
Prazo: 10 ANOS
|
10 ANOS
|
|
um modelo multicêntrico de inteligência artificial para a classificação da catarata e sua aplicação clínica na catarata altamente míope
Prazo: 8 anos
|
8 anos
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Prazo |
|---|---|
|
um modelo multicêntrico de inteligência artificial para a previsão de risco de complicações perioperatórias e sua aplicação clínica em catarata altamente míope
Prazo: 10 anos
|
10 anos
|
|
um modelo multicêntrico de inteligência artificial para a previsão de resultados cirúrgicos e sua aplicação clínica em catarata altamente míope
Prazo: 10 anos
|
10 anos
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Cadeira de estudo: XIANGJIA ZHU, Eye & ENT Hospital of Fudan University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- NSFC-81970780
- SYA202006 (Número de outro subsídio/financiamento: Eye and Ear, Nose and Throat Hospital, Fudan University)
- SHDC12019X08 (Número de outro subsídio/financiamento: Shanghai Shenkang Hospital Development Center)
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
produto fabricado e exportado dos EUA
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 .