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开发用于急诊科彩色眼底照片识别神经眼科疾病的深度学习系统 (DEEP-VISION)

2024年10月14日 更新者：Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild

近年来，人工智能（AI）已广泛融入医疗领域，尤其有助于改善患者诊断。 我们团队参与的 BONSAI 研究“人工智能脑和视神经研究”已成功证明人工智能能够通过简单的眼底图像识别影响视神经和/或大脑的个体神经眼科或神经病理学。

虽然这是一个有希望的进步，但在当前的临床实践中仍然受到限制。 我们的主要挑战是能够在同一分析中同时识别更广泛的视神经和/或大脑病理，从而改善患者管理，特别是对于转诊至急诊科的患者。 事实上，在缺乏精确诊断的情况下，并发症可能是不可逆转的并危及生命。

急诊科最令人担忧的临床症状是瘀滞性视乳头水肿，伴有急性头痛，可能表明存在颅内高压、炎症或缺血性病变。 后者可能是霍顿病的一种表现。 我们的团队开发了一种人工智能算法，可以根据在预定咨询期间理想条件下拍摄的视网膜照片来诊断视网膜和视神经异常，而不是根据到急诊室就诊的患者的图像。 在没有眼科急诊科的医院中，急诊医生（急诊医生、全科医生、神经科医生）必须能够在眼科专家不在场的情况下评估眼底。 这种评估虽然是一般检查的一部分，但常常给非眼科医生带来挑战。 我们研究的目的是提高人工智能算法的性能，使其能够区分急诊科的不同视网膜和视神经病变。 因此，我们计划前瞻性地纳入到阿道夫罗斯柴尔德基金会医院眼科和神经科急诊科就诊的患者，建立眼底图像数据库。 所开发算法的性能将根据灵敏度、特异性、曲线下面积 (AUC) 和准确性的标准标准进行评估。

研究概览

地位

招聘中

条件

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

1000

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。

学习联系方式

学习地点

  • 法国
      • Paris、法国、75019
        • 招聘中
        • Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild
        • 接触：

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

  • 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

到阿道夫罗斯柴尔德基金会医院急诊科就诊的成年患者，没有感染和/或眼部过敏（流泪、红眼）迹象。

描述

纳入标准：

  • 患者年龄18岁及以上
  • 前往阿道夫罗斯柴尔德基金会医院急诊科就诊
  • 明确同意参与研究
  • 社会保障计划的成员或受益人

排除标准：

  • 患者受到法律保护
  • 孕妇或哺乳期妇女

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

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
所有正预测中正确预测占算法所有总预测的比例（正+负）
大体时间：第 30 天
黄金标准是由资深眼科医生根据紧急就诊后 D30 查阅的患者病历做出的诊断
第 30 天

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
算法对每种眼部疾病的敏感性
大体时间：第 30 天
黄金标准是由资深眼科医生根据紧急就诊后 D30 查阅的患者病历做出的诊断
第 30 天
算法针对每种眼部疾病的特异性
大体时间：第 30 天
黄金标准是由资深眼科医生根据紧急就诊后 D30 查阅的患者病历做出的诊断
第 30 天
每种眼病的曲线下面积 (AUC)
大体时间：第 30 天
黄金标准是由资深眼科医生根据紧急就诊后 D30 查阅的患者病历做出的诊断
第 30 天

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。

赞助

Fondation Ophtalmologique Adolphe de Rothschild

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)

2024年9月9日

初级完成 (估计的)

2027年10月1日

研究完成 (估计的)

2027年10月1日

研究注册日期

首次提交

2024年8月9日

首先提交符合 QC 标准的

2024年10月14日

首次发布 (实际的)

2024年10月16日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2024年10月16日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2024年10月14日

最后验证

2024年10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

  • DMA_2024_6

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

不

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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