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

AI-Assisted vs Conventional Teleglaucoma Referral (GATES)

4 november 2026 uppdaterad av: Benjamin Xu, University of Southern California

Artificial Intelligence-Assisted Teleophthalmology for Glaucoma Screening: A Randomized Controlled Trial

This randomized controlled trial will compare an artificial intelligence (AI)-assisted teleglaucoma referral pathway with conventional referral among adults identified with referable glaucoma through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program. The primary objective is to determine whether AI-assisted referral reduces time to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes include glaucoma severity, visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

Studieöversikt

Detaljerad beskrivning

Participants identified with referable glaucoma during routine teleretinal screening will be randomized 1:1 to an AI-assisted referral pathway or a conventional referral pathway.

In the AI-assisted arm, fundus photographs will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will undergo review by glaucoma specialists before referral.

In the conventional referral arm, fundus images will undergo manual review by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Participants in both groups will undergo comprehensive in-office glaucoma evaluation following referral and will be followed for up to 36 months. The primary outcome is time from screening to in-office diagnosis of manifest glaucoma. Secondary outcomes will evaluate disease severity and visual function, need for glaucoma surgery, patient-reported quality of life and satisfaction, health system resource utilization, and cost-effectiveness.

Studietyp

Interventionell

Inskrivning (Beräknad)

1386

Fas

  • Inte tillämpbar

Kontakter och platser

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

Studiekontakt

  • Namn: Benjamin Y. Xu, MD, PhD
  • Telefonnummer: 323-442-6425
  • E-post: benjamix@usc.edu

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

Ja

Kön som är behöriga för studier

Allt

Beskrivning

Inclusion Criteria:

  • Provision of signed and dated informed consent
  • Age ≥18 years
  • Receiving routine teleretinal screening through the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) Teleretinal Screening Program
  • Positive prediction for referable glaucoma by the validated AI algorithm at the time of screening
  • No prior ophthalmology or optometry follow-up within the past year
  • Willingness and ability to comply with study procedures and follow-up

Exclusion Criteria:

  • Inability to tolerate fundus photography or ungradable fundus images
  • Acute vision loss or major ocular complaints requiring immediate in-person evaluation
  • Prior glaucoma diagnosis or treatment within the past year

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: Parallellt uppdrag
  • Maskning: Ingen (Open Label)

Vapen och interventioner

Deltagargrupp / Arm
Intervention / Behandling
Experimentell: AI-Assisted Teleglaucoma Referral

Participants will undergo AI-assisted referral using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. AI outputs, together with intraocular pressure and other clinical information, will be used to stratify referral urgency. AI-generated recommendations will be reviewed by glaucoma specialists before referral.

Fundus photographs acquired during routine teleretinal screening will be analyzed using validated deep learning models integrated within the Eye-AI platform. For participants identified with referable glaucoma, AI outputs will be combined with intraocular pressure and other clinical information to stratify referral urgency. All AI-generated recommendations will undergo review by a glaucoma specialist before referral.

Aktiv komparator: Conventional Teleglaucoma Referral

Participants will undergo conventional teleglaucoma referral based on manual grading of fundus photographs by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Fundus photographs will undergo conventional manual grading by LAC DHS optometrists, with referral and prioritization performed according to current clinical practice.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Time to in-office diagnosis of glaucoma
Tidsram: From screening through 36 months

Number of days from the initial teleophthalmology screening to the first in-office glaucoma evaluation at which manifest glaucoma is diagnosed.

From screening through 36 months

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Visual field mean deviation (MD)
Tidsram: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field mean deviation (MD), measured in decibels (dB), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Visual field index (VFI)
Tidsram: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using visual field index (VFI), expressed as a percentage (%), at baseline and 36 months.

Baseline and 36 months
Mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness
Tidsram: Time Frame: Baseline and 36 months

Glaucoma disease severity assessed using mean retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness measured by optical coherence tomography (OCT), expressed in micrometers (µm), at baseline and 36 months.

Time Frame: Baseline and 36 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 (Beräknad)

1 januari 2027

Primärt slutförande (Beräknad)

31 december 2032

Avslutad studie (Beräknad)

31 december 2034

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

26 oktober 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

4 november 2026

Första postat (Faktisk)

5 november 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

5 november 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

4 november 2026

Senast verifierad

1 november 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

IPD-planbeskrivning

Individual participant data will not be shared because patient-level health data from the Los Angeles County Department of Health Services (LAC DHS) are subject to HIPAA and LAC DHS data-sharing restrictions. Aggregate-level study results and derived analytic outputs will be shared in accordance with NIH policy and the approved Data Management and Sharing Plan.

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