Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage of Ultra-Widefield Retinal Images (ALERT-UWF)

Clinical Utility of an Artificial Intelligence-Assisted Lesion-Based Urgent Referral Triage System for Ultra-Widefield Retinal Images: A Prospective Multi-Reader Multi-Case Randomized Reader Study

his study evaluates the clinical utility of an artificial intelligence (AI)-assisted lesion-based urgent referral triage system for ultra-widefield (UWF) retinal images.

Unlike disease-classification systems, the AI system identifies predefined vision-threatening retinal findings and generates lesion-level urgent referral recommendations. Participating ophthalmologists will evaluate UWF retinal images under randomized AI-assisted and unassisted conditions.

The primary objective is to determine whether lesion-based AI assistance improves urgent referral triage performance compared with unaided image interpretation.

Studieöversikt

Status

Har inte rekryterat ännu

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

Ultra-widefield retinal imaging is increasingly used for retinal disease screening and referral triage. Many vision-threatening retinal abnormalities require timely identification and referral to retinal specialists.

The AI system evaluated in this study is designed as a lesion-based triage tool rather than a disease-diagnosis system. The model identifies predefined urgent referral retinal findings and generates referral recommendations based on lesion-level evidence.

Urgent referral findings include:

  • Retinal detachment
  • Untreated retinal tear or retinal hole
  • Vitreous hemorrhage
  • Pre-retinal hemorrhage
  • Subretinal hemorrhage
  • Retinal neovascularization
  • Optic disc neovascularization
  • Tractional fibrovascular membrane Treated retinal tears associated with laser barricade scars are classified as non-urgent referral findings.

A total of 600 UWF retinal images acquired using Zeiss and Optos imaging systems will be included.

Participating ophthalmologists will independently evaluate images in randomized AI-assisted and unassisted settings.

The primary objective is to determine whether AI assistance improves lesion-based urgent referral triage accuracy.

Studietyp

Interventionell

Inskrivning (Beräknad)

8

Fas

  • Inte tillämpbar

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Ja

Beskrivning

Inclusion Criteria:

  • Licensed ophthalmologists
  • Willing to participate as readers
  • Completion of study training

Exclusion Criteria:

  • Retinal specialists involved in establishing gold-standard labels
  • Prior access to gold-standard labels
  • Incomplete study participation

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

  • Primärt syfte: Diagnostisk
  • Tilldelning: Randomiserad
  • Interventionsmodell: Faktoriell uppgift
  • Maskning: Ingen (Open Label)

Vapen och interventioner

Deltagargrupp / Arm
Intervention / Behandling
Experimentell: AI-Assisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Readers interpret UWF retinal images with lesion-level AI findings and urgent referral recommendations.
Aktiv komparator: Unassisted Interpretation
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.
Readers interpret UWF retinal images without AI assistance.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Correct Lesion-Based Urgent Referral Triage Rate
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Proportion of reader referral decisions consistent with expert-adjudicated lesion-based urgent referral classifications.
Through study completion, up to 2 months

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Reader Confidence Score
Tidsram: Immediately after image interpretation.
Reader-reported confidence level for referral decisions measured using a 5-point Likert scale, ranging from 1 (very uncertain) to 5 (very confident).
Immediately after image interpretation.
Sensitivity for Urgent Referral Findings
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Sensitivity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
Through study completion, up to 2 months
Specificity for Urgent Referral Findings
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Specificity for correctly classifying non-urgent referral images according to expert-adjudicated lesion-based triage labels.
Through study completion, up to 2 months
False-Negative Rate for Urgent Referral Findings
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Proportion of urgent referral images incorrectly classified as non-urgent referral by readers.
Through study completion, up to 2 months
False-Positive Rate for Urgent Referral Findings
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Proportion of non-urgent referral images incorrectly classified as urgent referral by readers.
Through study completion, up to 2 months
Change in Correct Urgent Referral Decisions After AI Assistance
Tidsram: Through study completion, up to 2 months
Number and proportion of cases in which AI assistance changed an incorrect referral decision to a correct referral decision.
Through study completion, up to 2 months

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Beräknad)

15 juni 2026

Primärt slutförande (Beräknad)

25 juni 2026

Avslutad studie (Beräknad)

30 juni 2026

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

7 juni 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

7 juni 2026

Första postat (Faktisk)

11 juni 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

15 juni 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

10 juni 2026

Senast verifierad

1 juni 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Andra studie-ID-nummer

  • XMYKZX-KY-2026-011

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

OBESLUTSAM

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .