Офтальмологическое мультимодальное принятие медицинских решений с помощью искусственного интеллекта
16 апреля 2025 г. обновлено: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
Исследование офтальмологического мультимодального принятия медицинских решений с помощью искусственного интеллекта на основе изображений и данных электронных медицинских записей
Это многоцентровое ретроспективное клиническое исследование, предназначенное для оценки применения и эффективности системы поддержки медицинских решений с использованием искусственного интеллекта, использующей мультимодальное объединение данных, в офтальмологической клинической практике.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Условия
Подробное описание
Нарушения зрения существенно влияют на качество жизни человека.
Ранний скрининг, диагностика и лечение глазных заболеваний имеют решающее значение для предотвращения возникновения и прогрессирования нарушений зрения.
В клинической практике офтальмологам часто приходится интегрировать широкий спектр данных о пациентах, включая демографическую информацию, историю болезни, биохимические маркеры, такие как уровни глюкозы и липидов в крови, факторы риска, а также различные офтальмологические данные, такие как изображения глазного дна, ОКТ-сканирования. и тесты поля зрения для постановки точного диагноза и разработки соответствующего плана лечения.
В эпоху, когда точная и персонализированная медицина находится на переднем крае здравоохранения, раннее выявление и диагностика заболеваний глаз, а также выбор подходящих диагностических и терапевтических стратегий на разных стадиях заболевания стали серьезными проблемами в клинических условиях.
Последние достижения в области медицинской визуализации и методов анализа значительно повысили точность и эффективность диагностики заболеваний глаз.
Целью этого исследования является разработка офтальмологической системы принятия решений с использованием искусственного интеллекта путем интеграции мультимодальных данных изображений и электронных медицинских записей в сочетании с методами глубокого обучения.
Целью является повышение точности диагностики, оптимизация клинических рабочих процессов и предоставление пациентам более персонализированных вариантов лечения.
В конечном итоге эта система направлена на улучшение результатов лечения и общего качества жизни пациентов, страдающих глазными заболеваниями.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
5000000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Lan Wang, MD
- Номер телефона: +86-0577-85397527
- Электронная почта: wl2832300533@163.com
Места учебы
-
-
Guangdong
-
Zhuhai, Guangdong, Китай
- Рекрутинг
- ZhuHai Hospital, zhuhai, guangdong
-
Контакт:
- Bingzhou Li
- Номер телефона: +86-0756-2222569
- Электронная почта: mr_jerry_99@163.com
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou, Zhejiang, Китай
- Рекрутинг
- First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
-
Контакт:
- Cheng Tang, MD
- Номер телефона: +86-0577-55579999
- Электронная почта: c249325687@163.com
-
Wenzhou, Zhejiang, Китай
- Рекрутинг
- Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical Universit
-
Контакт:
- Sian Liu, PhD.
- Номер телефона: +86-0577-88002888
- Электронная почта: liusan@mail3.sysu.edu.cn
-
Wenzhou, Zhejiang, Китай
- Рекрутинг
- The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
-
Контакт:
- Lan Wang, MD
- Номер телефона: +86-0577-85397527
- Электронная почта: wl2832300533@163.com
-
-
-
-
-
Macau, Макао
- Рекрутинг
- Macau University of Science and Technology Hospital
-
Контакт:
- Yang Liu, MD
- Номер телефона: +853-2882-1838
- Электронная почта: liuyang.macau@gmail.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
- Ребенок
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Все пациенты, прошедшие лечение в нескольких центрах, включая Глазную больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Первую дочернюю больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Вторую дочернюю больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Больницу Чжухай и Больницу Университета науки и технологий Макао.
Описание
Критерии включения:
1.Все пациенты, прошедшие лечение в нескольких центрах, включая Глазную больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Первую дочернюю больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Вторую дочернюю больницу Медицинского университета Вэньчжоу, Больницу Чжухай и Больницу Университета науки и технологий Макао.
2. Наличие полных электронных медицинских карт (ЭМК), включая: Офтальмологические изображения (например, фотографии глазного дна, ОКТ или изображения, полученные с помощью щелевой лампы). Электронные медицинские записи (например, диагноз, лечение и последующие записи). Результаты обследования (например, острота зрения, внутриглазное давление или лабораторные анализы). 3.Пациенты с четким и подтвержденным диагнозом одного или нескольких глазных заболеваний. 4. Пациенты с достаточным количеством записей о последующем наблюдении, позволяющих оценить прогрессирование заболевания или прогноз, если применимо.
- Все офтальмологические пациенты, ранее проходившие лечение в отделении офтальмологии, Глазной больнице Медицинского университета Вэньчжоу, Первой дочерней больнице Медицинского университета Вэньчжоу, Второй дочерней больнице Медицинского университета Вэньчжоу, Народной больнице Чжухай и Университетской больнице.
- Наличие полных электронных медицинских карт (ЭМК), включая: Офтальмологические изображения (например, фотографии глазного дна, ОКТ или изображения, полученные с помощью щелевой лампы). Электронные медицинские записи (например, диагноз, лечение и последующие записи). Результаты обследования (например, острота зрения, внутриглазное давление или лабораторные анализы).
- Пациенты с четким и подтвержденным диагнозом одного или нескольких глазных заболеваний.
- Пациенты с достаточным количеством записей последующего наблюдения, позволяющих оценить прогрессирование заболевания или прогноз, если применимо.
Критерии исключения:
- Неполные или отсутствующие важные компоненты EHR.
- Случаи с неоднозначными или неподтвержденными диагнозами, которые невозможно четко классифицировать.
- Дублированные или избыточные данные от одного и того же пациента.
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 |
|---|---|
|
нормальный
пациенты, у которых нет глазных заболеваний
|
|
|
глазные заболевания
пациенты с заболеваниями глаз
|
Это вмешательство включает в себя систему искусственного интеллекта, которая использует мультимодальное объединение данных для поддержки принятия клинических решений и оценки офтальмологических заболеваний.
Он объединяет мультимодальные данные, включая фотографии глазного дна, оптическую когерентную томографию (ОКТ) и клинические записи пациентов, чтобы обеспечить точную и персонализированную диагностическую поддержку в режиме реального времени.
В отличие от других моделей, эта система использует набор продольных данных пациентов для прогнозирования прогрессирования заболевания и результатов лечения. Ключевые отличительные особенности включают в себя: 1. Мультимодальная интеграция данных: объединяет визуальные, клинические и генетические данные для всестороннего анализа.
2. Возможности прогнозирования: предлагает расширенные прогностические прогнозы, позволяющие разрабатывать персонализированные планы лечения.
3. Структура глубокого обучения. Использует самые современные алгоритмы глубокого обучения для повышения точности и эффективности диагностики.
4. Проверка в реальных условиях: проверена с использованием большой выборки разнообразных данных о пациентах, что обеспечивает обобщаемость и надежность.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Площадь под кривой (AUC)
Временное ограничение: 1 год
|
AUC кривой ROC, используемая для количественной оценки точности диагностики.
Без единиц измерения (отношение или процент, обычно выражаемый числом от 0 до 1).
|
1 год
|
|
Чувствительность
Временное ограничение: 1 год
|
Чувствительность (также называемая истинно положительным показателем) — это мера того, насколько хорошо модель идентифицирует положительные случаи.
Он определяется как доля реальных положительных случаев, правильно выявленных моделью.
Без единиц измерения (соотношение или процент, обычно выражаемый в процентах).
|
1 год
|
|
Точность Точность Точность
Временное ограничение: 1 год
|
Точность измеряет долю всех правильных прогнозов (истинно положительных и истинно отрицательных) от общего числа случаев, оцененных с помощью модели.
Без единиц измерения (соотношение или процент, обычно выражаемый в процентах).
|
1 год
|
|
Специфика
Временное ограничение: 1 год
|
Специфичность (также называемая истинно отрицательным коэффициентом) измеряет долю фактических отрицательных случаев, правильно выявленных моделью.
Без единиц измерения (соотношение или процент, обычно выражаемый в процентах).
|
1 год
|
|
Ложноположительный показатель
Временное ограничение: 1 год
|
Уровень ложноположительных результатов (FPR) измеряет долю фактически отрицательных случаев, которые модель ошибочно идентифицирует как положительные.
Без единиц измерения (соотношение или процент, обычно выражаемый в процентах).
|
1 год
|
|
Ложноотрицательный показатель
Временное ограничение: 1 год
|
Уровень ложноотрицательных результатов (FNR) измеряет долю реальных положительных случаев, которые модель ошибочно идентифицирует как отрицательные.
Без единиц измерения (соотношение или процент, обычно выражаемый в процентах).
|
1 год
|
|
Частота послеоперационных осложнений
Временное ограничение: 1 год
|
Процент (%) пациентов, у которых возникли послеоперационные осложнения.
|
1 год
|
|
Уровень риска повторения
Временное ограничение: 1 год
|
Процент (%) пациентов, у которых наблюдался рецидив в течение периода наблюдения.
|
1 год
|
|
Выживаемость
Временное ограничение: 1 год
|
Процент (%) живых пациентов, рассчитанный с использованием кривых выживаемости Каплана-Мейера.
|
1 год
|
|
Эффективность поддержки принятия решений
Временное ограничение: 1 год
|
Процент (%) повышения точности решений о лечении с помощью ИИ по сравнению с традиционными решениями.
|
1 год
|
|
Эффективность времени принятия решения
Временное ограничение: 1 год
|
Среднее время (в секундах), необходимое врачам для принятия решений о диагностике и лечении до и после помощи ИИ.
|
1 год
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Оценка удобства использования системы
Временное ограничение: 1 год
|
Оценивается с использованием шкалы юзабилити системы (SUS) с баллами от 0 до 100.
|
1 год
|
|
Время отклика системы искусственного интеллекта
Временное ограничение: 1 год
|
Среднее время (в секундах), необходимое ИИ для предоставления рекомендаций после ввода данных.
|
1 год
|
|
Частота отказов системы
Временное ограничение: 1 год
|
Частота сбоев системы ИИ, измеряемая как сбои на тысячу часов использования (сбои/тысячи часов).
|
1 год
|
|
Удовлетворенность дизайном пользовательского интерфейса
Временное ограничение: 1 год
|
Оценивается с помощью опросника пользовательского опыта (UEQ) с баллами от 1 до 7.
|
1 год
|
|
Оценка удовлетворенности пациентов
Временное ограничение: 1 год
|
Измеряется с помощью опросника удовлетворенности пациентов (CSQ-8) с баллами от 8 до 32.
|
1 год
|
|
Приверженность лечению
Временное ограничение: 1 год
|
Процент (%) пациентов, соблюдающих персонализированные планы лечения и регулярно посещающих контрольные осмотры.
|
1 год
|
|
Принятие системой искусственного интеллекта врачами
Временное ограничение: 1 год
|
Оценивается с использованием шкалы модели принятия технологии (TAM) с баллами от 1 до 7.
|
1 год
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Kang Zhang, PhD., The Eye Hospital of Wenzhou Medical 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)
20 декабря 2024 г.
Первичное завершение (Оцененный)
1 мая 2025 г.
Завершение исследования (Оцененный)
1 мая 2025 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
15 декабря 2024 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
23 декабря 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
1 января 2025 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
17 апреля 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
16 апреля 2025 г.
Последняя проверка
1 апреля 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Другие идентификационные номера исследования
- Ophthalmic Multimodal AI
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
продукт, произведенный в США и экспортированный из 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. .