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人脸识别技术在证候诊断中的应用评价

2021年1月13日 更新者:Manchester University NHS Foundation Trust

评估人脸识别技术在证候诊断中的临床效用

出生缺陷相对普遍,每 40 个活产婴儿中就有 1 个发生。 它们可以是单个的,也可以是多个。 它们可能是多种畸形综合征的一部分,通常与生长障碍或智力障碍有关。 已经确定了 7000 多种罕见综合征。 因此,尽管它们很少见,但它们总体上很重要。 了解多发性畸形综合征是如何产生的,确定受影响儿童需要进行哪些调查和健康监测,并确定是否有治疗方法对于照顾受影响儿童的父母和专业人员以及对其大家庭进行遗传咨询非常重要,因为大多数人都有遗传基础。 因此,对这些罕见疾病的诊断很重要,但由于许多综合征很罕见,诊断起来可能非常困难,需要专业知识、大量检查和多次医院预约。 本研究旨在确定在当前常规实践之外使用人脸识别软件是否可以改善罕见综合征的诊断。

研究概览

详细说明

临床医生每年在曼彻斯特 NHS 诊所接诊 2000 多名患有罕见综合征的患者。 在这些人中,大多数人的病因不明。 许多人会有遗传原因,但很难知道要测试哪些基因并能够进行这些测试。 当患者来到诊所时,会收集他们的病史和发育史的详细信息,并对他们进行详细检查以查看他们的调查结果。 也可以为患者订购新的测试。 在许多情况下,身体特征(尤其是面部特征)的细微差异可能为潜在诊断提供重要线索。 然而,由于所见的许多病症非常罕见,医生可能以前没有见过这种特殊病症,因此可能不会在预约时立即做出诊断。 在这些情况下,将征求照片的许可,以便在部门内征求进一步的意见,或与国内甚至国际同事分享。 这是常规做法。 在获得照片同意的情况下,这些照片将首先在部门案例审查会议上进行审查。 然后,它们还可以在征得患者同意的情况下在旨在进行综合征诊断的区域、国家甚至国际会议上展示。

该研究旨在招募正在就诊进行综合征诊断且面部特征存在差异的患者。 此类患者将接受如上所述的完整常规诊断检查。 之后,如果患者同意将拍照作为标准护理的一部分,他们将被询问是否同意将面部照片上传到数字面部识别系统,同时上传关键临床特征列表,以查看此软件建议的诊断。

Faces 子研究将包括一组已知诊断的遗传性代谢疾病患者,以确定该技术是否有助于确定他们的表型。 这组患者将被要求通过安全电子邮件地址或邮寄方式将照片发送给研究团队。 该研究将要求每个亲生父母的面部照片(如果适用且可用)。

根据标准做法,首先将在病例审查会议上对患者和照片进行例行讨论。 鉴别诊断将据此制定和记录。 在此之后,面部照片将被上传到面部识别系统,并从中记录建议的诊断。 任何被认为值得调查的诊断建议都将按照标准做法进行跟进。

然后,调查人员将确定这是 a) 以标准方式 b) 仅由人脸识别软件建议还是 c) 同时使用这两种方法。

将对患者进行随访,以确定是否最终确诊。 患者/父母还将在招募后 6 个月通过电子邮件或邮寄方式收到问卷。 调查问卷将询问他们是否对使用 FDNA 有任何顾虑,他们是否觉得它有帮助,如果有用的话是什么方式。 另一份针对专业人士的问卷将收集有关他们发现它使用起来有多容易、他们发现它有多大帮助(范围为 1-5)、它是否改变了患者管理、如果改变了如何改变以及其他评论的信息

.调查人员将记录使用该软件是否有助于早期诊断,它是否通过提供误导或不正确的指导而阻碍了诊断,父母和专业人士是否认为它的使用是可以接受的,以及它是否影响了患者的管理。

研究类型

介入性

注册 (实际的)

111

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

    • Greater Manchester
      • Manchester、Greater Manchester、英国、M13 9WL
        • Manchester University NHS Foundation Trust

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

8个月 及以上 (孩子、成人、年长者)

接受健康志愿者

有资格学习的性别

全部

描述

纳入标准:

- 参加常规遗传诊所/儿科诊所预约以诊断多发性异常综合征的患者,其中独特的面部特征构成其表现模式的一部分。

或者:

- 生化或遗传学证实的先天性代谢紊乱诊断,其中没有明确描述的畸形面部特征与紊乱有关

排除标准:

  • 面部识别技术尚未被证明有效的 8 个月以下的患者。
  • 拒绝将临床摄影作为标准护理一部分的患者。
  • 即使同意拍摄照片用于标准护理,也不愿同意参与研究的患者。

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:非随机化
  • 介入模型:并行分配
  • 屏蔽:无(打开标签)

武器和干预

参与者组/臂
干预/治疗
其他:主要研究
参加常规遗传诊所/儿科诊所预约以诊断多发性异常综合征的患者,其中独特的面部特征构成其表现模式的一部分。
本研究调查了一种新的诊断干预(Face2Gene 面部识别软件)是否比使用标准诊断方法更好。
其他:面子研究
有资格被招募到面部子研究的患者将有先天性代谢障碍的生化或遗传学确诊,其中没有明确描述的畸形面部特征与疾病相关。
本研究调查了一种新的诊断干预(Face2Gene 面部识别软件)是否比使用标准诊断方法更好。

研究衡量的是什么?

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
诊断数
大体时间:通过学习完成,平均2年
在标准实践后测量的罕见综合征诊断数量
通过学习完成,平均2年
诊断数
大体时间:通过学习完成,平均2年
使用 Face2Gene 应用程序后测量的罕见综合征诊断数量
通过学习完成,平均2年

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
患者满意度
大体时间:招聘后6个月。
父母对使用人脸识别系统和电子健康方法进行遗传咨询和诊断的总体满意度。 通过需要定量和定性回答的患者体验问卷进行测量。 将测量发现使用该软件可接受的患者比例。 结果不会按固定比例报告。
招聘后6个月。
专业满意度
大体时间:24个月
专业人士对使用人脸识别系统的满意度。 通过需要定量和定性回答的同事体验问卷进行衡量。 将测量发现使用该软件可以接受/有帮助并会在实践中继续使用该软件的专业人员的比例。 结果不会按固定比例报告。
24个月
综合征数
大体时间:24个月
在面部识别软件促进基因调查的情况下确定的综合征数量。
24个月

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。

合作者

调查人员

  • 首席研究员:Sofia Douzgou, MD PhD FRCP、Manchester University NHS Foundation Trust

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 (实际的)

2018年1月30日

初级完成 (实际的)

2020年11月25日

研究完成 (实际的)

2020年11月25日

研究注册日期

首次提交

2020年12月3日

首先提交符合 QC 标准的

2021年1月13日

首次发布 (实际的)

2021年1月14日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2021年1月14日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2021年1月13日

最后验证

2021年1月1日

更多信息

与本研究相关的术语

其他研究编号

  • R04765

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)?

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

研究美国 FDA 监管的设备产品

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