Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

A-EYE: A Mixed Quantitative and Qualitative Study to Develop and Evaluate the Application of Artificial Intelligence (AI) Methods Using Retinal Imaging for the Identification of Adverse Retinal Changes Associated With Cancer Therapies. (A-EYE)

8 ноября 2022 г. обновлено: Tariq Aslam, University of Manchester

This is a data collection study involving the gathering of clinical data and OCT (optical coherence tomography) scans from 350 patients.

The purpose of this study is to gather data to help develop an AI algorithm to detect eye abnormalities specifically those related to certain cancer treatments.

At the end of the study interviews will be held with expert ophthalmologists to assess the acceptability of implementing AI into clinical practice.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Many cancer patients will access new treatments through clinical trials. These treatments have often never been tested in humans and therefore, are likely to have unknown side effects. Some of these side effects include changes to the eye, such as blindness.

Ahead of patients taking part in these trials there is often little planning done to manage potential side effects on the eye. Additionally, accessing the expertise of eye specialists is not always available and often referral to a specialist is only given when eye symptoms have become advanced. These delays in identifying side effects on the eye also delays treatment and follow-up management. Providing patients access to this expertise would help in the detection and management of treatment side effects, however, due to demands on resources this access is not always readily available.

The aim of this study is to create an artificial intelligence (AI) program that can detect changes to the eye related to disease, which, in the future, can be specifically used in cancer patient care. Additionally, developing an AI program to detect cancer related side effects to the eye will go a significant way in easing the burden on the health care system and improve side effects from new cancer treatments.

This study will involve the collection of eye scans and medical data from participants at the Manchester Royal Eye Hospital. These will then be used to develop AI methods to detect changes in the eye related to those seen by patients on cancer treatment. The AI will then be compared with the assessments of eye specialists to assess if they give similar results.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Ожидаемый)

350

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Participants will be patients at the Manchester Royal Eye Hospital who meet the eligibility criteria.

Описание

Inclusion Criteria:

Patients are eligible for the study if all inclusion criteria are met:

  1. Voluntary informed consent.
  2. Aged at least 18 years.
  3. Fully registered patient attending the Manchester Royal Eye Hospital
  4. Patients are having an optical diagnostic imaging as part of their standard of care.

Exclusion Criteria:

Patients are excluded from the study if any of the following criteria apply:

1. Patient who are deemed clinically unable to be scanned by healthcare professional.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
Measure of the diagnostic accuracy of the AI algorithm against gold standard clinical assessment associated with cancer treatment.
Временное ограничение: 12 months
12 months

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
Sensitivity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist. Specificity of the AI in identifying clinically relevant lesions as defined by an ophthalmologist.
Временное ограничение: 12 months
12 months

Другие показатели результатов

Мера результата
Временное ограничение
F1 score of the proposed algorithm compared against baseline algorithms.
Временное ограничение: 13 months
13 months
Recorded questionnaire/ interview with ophthalmologist and cancer specialists.
Временное ограничение: 9 months
9 months
Number of novel relationships identified
Временное ограничение: 12 months
12 months

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

18 июня 2021 г.

Первичное завершение (Ожидаемый)

31 декабря 2022 г.

Завершение исследования (Ожидаемый)

31 декабря 2022 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

17 мая 2021 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

24 мая 2021 г.

Первый опубликованный (Действительный)

25 мая 2021 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

9 ноября 2022 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

8 ноября 2022 г.

Последняя проверка

1 ноября 2022 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • NHS001768

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться