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

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 november 2022 uppdaterad av: 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.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

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.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Förväntat)

350

Kontakter och platser

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

Studiekontakt

Studieorter

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

18 år och äldre (Vuxen, Äldre vuxen)

Tar emot friska volontärer

Nej

Kön som är behöriga för studier

Allt

Testmetod

Sannolikhetsprov

Studera befolkning

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

Beskrivning

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.

Studieplan

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

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Tidsram
Measure of the diagnostic accuracy of the AI algorithm against gold standard clinical assessment associated with cancer treatment.
Tidsram: 12 months
12 months

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Tidsram
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.
Tidsram: 12 months
12 months

Andra resultatmått

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

Samarbetspartners och utredare

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

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 (Faktisk)

18 juni 2021

Primärt slutförande (Förväntat)

31 december 2022

Avslutad studie (Förväntat)

31 december 2022

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

17 maj 2021

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

24 maj 2021

Första postat (Faktisk)

25 maj 2021

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

9 november 2022

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

8 november 2022

Senast verifierad

1 november 2022

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Andra studie-ID-nummer

  • NHS001768

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

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 .

Prenumerera