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评估基于人工智能的糖尿病性视网膜病变筛查的软件平台 (ARTDR)

2025年3月11日 更新者:Andrii Korol, MD, PhD、The Filatov Institute of Eye Diseases and Tissue Therapy
检查使用基于人工智能(AI)的软件平台视网膜AI检测糖尿病性视网膜病(DR)的潜力。

研究概览

详细说明

操作员根据视网膜-Ai Checkeye成像协议(视盘中心图像和每只眼睛的中央凹为中心的图像),用非毛细原本镜头摄像头拍摄了底面图像。

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

200

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

研究联系人备份

学习地点

      • Odessa、乌克兰、65061
        • 招聘中
        • The Filatov Institute of Eye Diseases and Tissue Therapy

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

概率样本

研究人群

计划在研究中包括200名参与者,其中100名患有糖尿病,100名参与者是对照组具有糖尿病的危险因素。

根据以下包含和排除标准选择所有参与者进行研究

描述

纳入标准:

  1. 根据定义,记录了糖尿病的诊断。
  2. 对研究的理解以及签署知情同意的意愿和能力
  3. 18岁或以上的患者
  4. 糖尿病的诊断:4A)1型糖尿病,少5年;或4B)2型糖尿病

排除标准:

-1。 18岁以下的患者; 2.未能给予知情同意; 3。视网膜疾病的存在 - 获得性疾病:与年龄相关的黄斑变性(AMD),视网膜血管(ORV)的阻塞等;出生缺陷:脉络膜或视神经椎间盘等的coloboma;遗传性疾病:色素性视网膜炎,视网膜的血管疾病,等等。

4。已经接受过治疗的患者(手术,激光等)针对视网膜的任何疾病:与年龄相关的黄斑变性(AMD),视网膜血管闭塞(ARV),等。 这些患者应被排除或分配给另一组。

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
主要小组
患有糖尿病
使用人工智能使用眼底摄影在早期阶段识别糖尿病性视网膜病。
对照组
有患糖尿病的危险因素
使用人工智能使用眼底摄影在早期阶段识别糖尿病性视网膜病。

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
准确性
大体时间:基线
检测DR的准确性
基线

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
无效图像的百分比
大体时间:基线
通过神经网络分析的无效图像百分比
基线
假阳性检测的百分比
大体时间:基线
没有DR的个体中DR的假阳性检测的百分比
基线

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。

调查人员

  • 首席研究员:Andrii MD Korol, PhD、The Filatov Institute of Eye Diseases and Tissue Therapy

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)

2024年11月2日

初级完成 (估计的)

2025年8月1日

研究完成 (估计的)

2025年12月1日

研究注册日期

首次提交

2025年3月11日

首先提交符合 QC 标准的

2025年3月11日

首次发布 (实际的)

2025年3月25日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年3月25日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年3月11日

最后验证

2025年3月1日

更多信息

与本研究相关的术语

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

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