Artificial Intelligence System for the Detection and Prediction of Kidney Diseases Using Ocular Information
25 января 2022 г. обновлено: Haotian Lin, Sun Yat-sen University
This is an retrospective and prospective multicenter study to develop and validate an artificial intelligent (AI) aided diagnosis, therapeutic effect assessment model including chronic kidney disease (CKD) and dialysis patients starting from April 2009, which is based on ophthalmic examinations (e.g.
retinal fundus photography, slit-lamp images, OCTA, etc.) and CKD diagnostic and therapeutic data (routine clinical evaluations and laboratory data), to provide a reliable basis and guideline for clinical diagnosis and treatment.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Ожидаемый)
4000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Haotian Lin, Ph. D
- Номер телефона: 13802793086
- Электронная почта: gddlht@aliyun.com
Места учебы
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Китай, 510060
- Рекрутинг
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
Контакт:
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- Номер телефона: +8613802793086
- Электронная почта: haot.lin@hotmail.com
-
Контакт:
- Qianni Wu, M.D., Ph.D
- Номер телефона: +8615521506995
- Электронная почта: wuqianni@gzzoc.com
-
-
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
Да
Полы, имеющие право на обучение
Все
Метод выборки
Вероятностная выборка
Исследуемая популяция
Participants who had slit-lamp, retinal fundus photography and kidney disease tests at the Department of Nephrology, First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University and Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
Описание
Inclusion Criteria:
- Patients previously received kidney biopsy, ophthalmic examinations and routine examinations of the department of nephrology during in-hospital period with BCVA>0.5.
Exclusion Criteria:
- Patients without retinal fundus images or kidney diseases.
- The quality of the retinal fundus images can not meet the requirement for furthur analysis.
- Severe loss of results of routine examinations of the department of nephrology.
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Development Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Development Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Validation Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Validation Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Test Dataset 01
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Department of Nephrology of the First Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
|
Test Dataset 02
Slit-lamp, retinal fundus images, OCTA and kidney diseases examinations collected from Medical Centre of Aikang Health Care, Guangzhou, China
|
The development datasets were used to train the deep learning model, which was validated and tested by the other 4 datasets.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Area under the receiver operating characteristic curve of the deep learning system
Временное ограничение: baseline
|
The investigators will calculate the area under the receiver operating characteristic curve of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Sensitivity and specificity of the deep learning system
Временное ограничение: baseline
|
The investigators will calculate the sensitivity and specifity of deep learning system and compare this index between deep learning system and human doctors
|
baseline
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Спонсор
Следователи
- Учебный стул: Yizhi Liu, M.D., Ph.D., Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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)
28 августа 2021 г.
Первичное завершение (Ожидаемый)
1 декабря 2022 г.
Завершение исследования (Ожидаемый)
1 декабря 2022 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
23 января 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
25 января 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
4 февраля 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
4 февраля 2022 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
25 января 2022 г.
Последняя проверка
1 января 2022 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AIKD-2021
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. .