非洲人群青光眼算法验证研究 - MAGIC 研究 (MAGIC)
非洲人群青光眼检测人工算法的验证研究
人工智能 (AI) 算法需要在各种人群中进行验证,以确保广泛的临床适用性。 在眼科领域,人工智能算法在糖尿病视网膜病变和青光眼等诊断方面日趋成熟。 然而,非洲裔高风险受试者在训练数据集中的代表性通常不足,因此代表性不清楚。
将在莫桑比克大型 Eyesore 单位的连续患者中进行小规模验证研究,以确定这些人工智能软件在该人群中的诊断能力
研究概览
详细说明
人工智能 (AI) 算法是医疗管理的下一个前沿领域,通常旨在提高诊断能力并优化现有资源。 它们在缺乏医生等专业人力资源的环境中尤其重要。
因此,确保这些算法可以在广泛的人群中使用对于临床实施至关重要。 需要在特定人群中进行验证研究,以确保所有患者都得到代表,因此结果是可靠的。 然而,非洲裔高风险受试者在训练数据集中的代表性通常不足,因此代表性不清楚。
MONA G-RISK® 和糖尿病视网膜病变的人工智能算法验证青光眼和糖尿病视网膜病变的试点研究。 来自莫桑比克首都大型眼科中心的连续患者将使用这些人工智能算法进行筛查,并使用临床标准作为基本事实进行验证。
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名:Luis Abegao Pinto, MD, PhD
- 电话号码:+351 217 805 000
- 邮箱:abegao.pinto@ulssm.min-saude.pt
研究联系人备份
- 姓名:Quirina Tavares Ferreira, PhD
- 电话号码:+351 217 805 000
- 邮箱:quirina.ferreira@ulssm.min-saude.pt
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准:
- 年龄在 18 岁以上在眼科就诊的受试者
- 愿意签署筛选过程的知情同意书
排除标准:
- 没有任何
- 筛查图像质量差将包含在意向治疗分析中,但排除在诊断比较结果之外。
- 已知青光眼诊断的患者不会被排除在筛查之外
学习计划
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:基于AI的眼底图片筛查
作为定期眼科评估的一部分,志愿者将进行全面的研究访问。 这将包括眼底图片、进入 OCT 的视盘、视野检查和临床专家的临床检查。 眼底图片将通过人工智能算法(G-Risk)进行评估,并标记推荐与不可推荐,并与临床金标准进行比较 |
G-Risk AI算法将评估以视盘为中心的眼底图像,并根据预先确定的阈值(>=0.73)确定是否需要转诊
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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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转诊决策与阅片中心决策之间的诊断一致性
大体时间:研究持续时间 - 3 周
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转诊决定与阅读中心评估的基本事实之间的一致程度将达到(正常、疑似青光眼;确定性青光眼)。 来自两个中心的所有科目(转介和非转介)都将接受审查。 对于主要结果分析,中间类别(疑似青光眼)将与正常诊断合并在一起 |
研究持续时间 - 3 周
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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AI 风险评分与基于人类的疾病严重程度评估之间的一致性程度(以 % 为单位)
大体时间:学习结束后 - 6个月
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阅读中心的疾病严重程度风险评分(从 0 到 100 排序)将与基于 AI 的疾病评分进行比较。
这将在 3 个类别(正常;疑似青光眼;青光眼)中分别进行。
对该分数的分析将有助于细化每个类别的临床风险(高风险与低风险患者)。
将进行探索性分析,以确定在完善基于人工智能的推荐时包含此风险评分的附加价值
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学习结束后 - 6个月
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合作者和调查者
调查人员
- 研究主任:Joana Ferreira, MD, PhD、ULS Santa Maria
- 研究主任:Amelia Buque, MD、Dr. Agarwal Eye Hospital
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (估计的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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