UMIN試験ID | UMIN000040321 |
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受付番号 | R000046008 |
科学的試験名 | 既存の眼科画像を用いた人工知能による画像診断支援システムの実証 |
一般公開日(本登録希望日) | 2020/05/07 |
最終更新日 | 2023/05/18 16:33:17 |
日本語
既存の眼科画像を用いた人工知能による画像診断支援システムの実証
英語
Development of Diagnostic Artificial intelligence in the Ophthalmology
日本語
既存の眼科画像を用いた人工知能による画像診断支援システムの実証
英語
Development of Diagnostic Artificial intelligence in the Ophthalmology
日本語
既存の眼科画像を用いた人工知能による画像診断支援システムの実証
英語
Development of Diagnostic Artificial intelligence in the Ophthalmology
日本語
既存の眼科画像を用いた人工知能による画像診断支援システムの実証
英語
Development of Diagnostic Artificial intelligence in the Ophthalmology
日本/Japan |
日本語
白内障、ドライアイ、円錐角膜、緑内障、結膜炎など
英語
Cataract, Dry Eye Disease, Keratoconus, Glaucoma, Allergic conjunctivitis, etc
眼科学/Ophthalmology |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
すてにオプトインされている画像データを使用して、眼科診断補助AIの作成を試みる
英語
Trial of the Ophthalmological diagnostic AI
有効性/Efficacy
日本語
英語
日本語
眼科画像データに基ついた各所見、診断、重症度評価指標
英語
Clinical parameters by the Ophthalmological images
日本語
英語
観察/Observational
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
20 | 歳/years-old | 以上/<= |
99 | 歳/years-old | 未満/> |
男女両方/Male and Female
日本語
慶應義塾大学医学部倫理委員会承認番号:20090277、20170306、20180206
鶴見大学歯学部倫理審査委員会承認番号:1634
上記症例の眼科画像テータ
英語
Ophthalmological data in Keio University (IRB number:20090277,20170306,20180206) and Tsurumi University (IRB number:1634)
日本語
・研究参加を望まないことを申し出た症例
・オフトインか確認てきない症例
・オフトインの際に、テータの二次利用を拒否した症例
・その他、研究者か不適当と判断した症例
英語
A case which does not want to commit to the clinical trial, no opt-in paper, other
300
日本語
名 | 清水 |
ミドルネーム | |
姓 | 映輔 |
英語
名 | Shimizu |
ミドルネーム | |
姓 | Eisuke |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio University School of Medicine
日本語
眼科学教室
英語
Department of Ophthalmology
160-8582
日本語
新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku
0353633972
ophthalmolog1st.acek39@keio.jp
日本語
名 | 清水 |
ミドルネーム | |
姓 | 映輔 |
英語
名 | Shimizu |
ミドルネーム | |
姓 | Eisuke |
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio University School of Medicine
日本語
眼科学教室
英語
Department of Ophthalmology
160-8582
日本語
新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku
0353633972
ophthalmolog1st.acek39@keio.jp
日本語
その他
英語
Department of Ophthalmology, Keio University School of Medicine
日本語
慶應義塾大学医学部
日本語
眼科学教室
日本語
英語
日本語
科学技術振興機構
英語
Kakenhi
日本語
日本語
日本の官庁/Japanese Governmental office
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
慶應義塾大学医学部
英語
Keio University School of Medicine
日本語
新宿区信濃町35
英語
35 Shinanomachi, Shinjuku-ku
0333531211
ophthalmolog1st.acek39@keio.jp
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
2020 | 年 | 05 | 月 | 07 | 日 |
https://www.ctr.hosp.keio.ac.jp/news/003488.html
中間解析等の途中公開/Partially published
https://www.ctr.hosp.keio.ac.jp/news/003488.html
300
日本語
涙液崩壊時間の推定精度は0.789(95%信頼区間(CI)0.769-0.809)、このAIモデルの受信者動作特性曲線下面積は0.877(95%CI 0.861-0.893)であった。また、DEDの診断に対する本AIモデルの感度と特異度は、それぞれ0.778(95% CI 0.572-0.912)と0.857(95% CI 0.564-0.866)でした。我々は、AIを用いた新しいDEDの診断モデルの開発に成功しました。我々の診断モデルは、病院や診療所以外でも眼科の診察を可能にする可能性を持っています。
英語
The accuracy of tear film breakup time estimation was 0.789 (95% confidence interval (CI) 0.769 0.809), and the area under the receiver operating characteristic curve of this AI model was 0.877 (95% CI 0.861 0.893). The sensitivity and specificity of this AI model for the diagnosis of DED were 0.778 (95% CI 0.572 0.912) and 0.857 (95% CI 0.564 0.866), respectively. We successfully developed a novel AI-based diagnostic model for DED.
2023 | 年 | 05 | 月 | 18 | 日 |
日本語
英語
日本語
日本人
英語
Japanese
日本語
的確症例を研究代表者/分担者が選択
英語
Principal Investigator/Co-Principal Investigator selects the most appropriate case
日本語
なし
英語
none
日本語
精度
英語
accuracy
日本語
英語
日本語
英語
参加者募集終了‐試験継続中/No longer recruiting
2020 | 年 | 04 | 月 | 01 | 日 |
2020 | 年 | 05 | 月 | 01 | 日 |
2020 | 年 | 05 | 月 | 01 | 日 |
2021 | 年 | 03 | 月 | 31 | 日 |
日本語
なし
英語
none
2020 | 年 | 05 | 月 | 07 | 日 |
2023 | 年 | 05 | 月 | 18 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000046008
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000046008
研究計画書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ仕様書 | |
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登録日時 | ファイル名 |
研究症例データ | |
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登録日時 | ファイル名 |