多模态机器学习辅助眼部疾病诊断
2024年11月13日 更新者：Eye & ENT Hospital of Fudan University
使用基于 ChatGPT 的自然语言处理和图像处理技术进行眼部疾病辅助诊断的多模态机器学习
随着自然语言处理和图像处理的快速进步，利用经过高质量眼科咨询训练的 chatGPT 进行智能诊断的潜力越来越大。
此外，通过结合患者自拍照、眼部检查照片和其他图像分析技术，可以进一步增强诊断能力。
这项多中心研究旨在利用多模态机器学习技术开发眼部疾病的辅助诊断程序，并评估其在现实门诊中的诊断效果。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
9825
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
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Nanjing、中国
- The Affiliated Eye Hospital of Nanjing Medical University
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Shanghai、中国
- Fudan Eye & ENT Hospital
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Suqian、中国
- Suqian First People's Hospital
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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
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
“正常参与者”是指没有与眼睛相关的担忧或问题的个人。
“眼科主诉参与者”是指来自全国各地眼科诊所的患者。 每个参与者都必须接受全面的医学检查，并审查其病历以进行诊断。
描述
纳入标准：
- 获得知情同意；
- 参赛者应以汉语为母语，并具有足够的汉语读、写、理解能力；
- 对于正常参与者：个人不应该担心与眼睛有关的问题。
- 对于有与眼睛相关的主要症状的参与者：个人应该有与眼睛相关的具体担忧或问题。
排除标准：
- 支持最终诊断的临床数据不完整；
- 主治医生或临床研究人员认为身体状况太不稳定而无法安全参加研究的患者。
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
队列和干预
团体/队列 |
干预/治疗 |
|---|---|
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普通参与者
没有眼睛相关问题的健康人士。
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有与眼睛相关的主诉的患者
有与眼睛相关的特定担忧或问题的个人，他们认为这是寻求医疗救助或投诉的主要原因。
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出现与眼睛相关的主诉的患者首先完成手机申请。
该应用程序利用患者病史和相关图像（例如自拍照和眼科检查照片）来提供智能诊断。
诊断结果尚未向患者透露。
随后，患者寻求医疗护理并接受熟练临床医生的临床检查。
随后由第二位经验丰富的临床医生审查临床诊断。
如果诊断一致，则被认为是黄金标准。
当存在差异时，两位临床医生达成的共识成为金标准。
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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 |
|---|---|---|
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多模态机器学习程序的诊断准确性
大体时间：从2023年7月到2024年3月
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对于每位患者，多模式机器学习程序生成的诊断和熟练临床医生提供的临床诊断均被记录和比较。
两种诊断之间的一致性表明该程序在临床实践中的准确性。
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从2023年7月到2024年3月
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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。
出版物和有用的链接
负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。
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)
2023年7月21日
初级完成 (实际的)
2024年3月10日
研究完成 (实际的)
2024年3月31日
研究注册日期
首次提交
2023年6月25日
首先提交符合 QC 标准的
2023年6月26日
首次发布 (实际的)
2023年7月5日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年11月15日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年11月13日
最后验证
2024年11月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- FD-EENT-20230625
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
是的
IPD 共享时间框架
该协议已于 2023 年 12 月 8 日发布。
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
在美国制造并从美国出口的产品
不
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