用于白内障患者术后管理的人工智能系统的验证
2019年12月1日 更新者：Haotian Lin、Sun Yat-sen University
用于白内障患者术后管理的人工智能系统的验证：一项临床试验
白内障手术是白内障患者的当前管理标准，通常通过术后随访计划取得成功。
在这里，研究人员建立并验证了一个人工智能系统，以根据视力、眼压和裂隙灯图像的分析实现对术后患者的自动管理。
管理策略也可以根据术后时间而改变。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (预期的)
300
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
-
-
Guangdong
-
Guangzhou、Guangdong、中国、510060
- 招聘中
- Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
-
接触：
- Haotian Lin, M.D., Ph.D
- 电话号码：8613802793086
- 邮箱：haot.lin@hotmail.com
-
接触：
- Xiaohang Wu, M.D., Ph.D
- 电话号码：8615913177657
- 邮箱：wuxiaohang_zoc@qq.com
-
-
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
描述
纳入标准：
- 接受过白内障摘除联合人工晶状体植入手术的患者。
- 患者应知晓内容并签署知情同意书。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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实验性的：符合AI测试条件的患者
设备：用于白内障患者术后管理的人工智能系统。
这些患者在中山眼科中心的基层医疗机构和 AI 门诊就诊。
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该系统可以检测白内障患者的多种术后并发症，进而提供管理策略。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
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该人工智能诊断系统准确、错误和漏检的比例。
大体时间：长达 7 年
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长达 7 年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始
2013年1月1日
初级完成 (预期的)
2020年3月1日
研究完成 (预期的)
2020年3月1日
研究注册日期
首次提交
2019年10月23日
首先提交符合 QC 标准的
2019年10月23日
首次发布 (实际的)
2019年10月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2019年12月3日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2019年12月1日
最后验证
2019年12月1日
更多信息
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