Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Mezinárodní studie diagnostiky kardiomyopatie založené na umělé inteligenci pomocí MRI srdce (AID-MRI) (AID-MRI)

11. března 2024 aktualizováno: James White, University of Calgary
Cílem této observační studie je otestovat přesnost počítačových algoritmů (založených na strojovém učení) pro diagnostiku srdečních chorob a předpovědět, zda a kdy nastanou srdeční komplikace. Výzkumný tým AID-MRI vyvinul algoritmy zaměřené na modelování 3D struktury a pohybu srdce (deformace), což ukazuje, že mohou být užitečné pro dosažení těchto úkolů. Mezinárodní studie AID-MRI si klade za cíl otestovat výkon těchto algoritmů na 11 mezinárodních pracovištích s využitím dat získaných od široké škály pacientů používajících různé skenery MRI. Kromě zavedené kohorty 10 000 pacientů přijme AID-MRI dalších 1100 pacientů ze svých mezinárodních pracovišť, kteří budou sloužit jako externí validační kohorta.

Přehled studie

Postavení

Zápis na pozvánku

Podmínky

Detailní popis

Existuje mnoho typů onemocnění srdečního svalu, které mohou snižovat srdeční funkci nebo vést k problémům se srdečním rytmem, které se souhrnně nazývají kardiomyopatie. Srdeční MRI je neinvazivní test bez ozařování, který lze použít k diagnostice těchto onemocnění a také k předpovědi budoucích komplikací. V současné době se interpretace těchto testů opírá o zkušenosti lékařů, kteří se na tyto snímky dívají, a jejich schopnost rozpoznat specifické rysy. Počítače však mohou být trénovány tak, aby zachytily jemnější rysy nemoci z obrázků, které člověk nemusí vidět, a mohou být rychleji trénovány z tisíců případů, kdy již byla konečná diagnóza potvrzena. Výzkumný tým AID-MRI shromáždil snímky srdeční MRI a diagnózy srdce od více než 10 000 pacientů v Albertě v Kanadě a používá tato data k trénování počítačových algoritmů pro diagnostiku srdečních onemocnění a předpovídání, zda v budoucnu nastanou srdeční komplikace. Mezinárodní studie AID-MRI je veřejně financovaná studie iniciovaná výzkumnými pracovníky, která testuje přesnost těchto algoritmů k plnění těchto úkolů v mezinárodním prostředí.

Primárním testovaným přístupem je převod surových 2D kinematografických obrazů MRI na standardizovaný 4D model tvaru a deformace srdce. Ukázalo se, že tento přístup umožňuje počítačovým algoritmům rozpoznat různé kardiomyopatie. Budeme testovat schopnost těchto dat informovat počítačové algoritmy, aby se i) rozhodlo, jakou nemoc má pacient, a ii) předpovědělo, zda se u pacienta v blízké budoucnosti nevyskytnou závažné srdeční komplikace. Posouzena bude také hodnota a vliv dalších nezobrazovacích dat (tj. vlastností pacienta) na zlepšení výkonu.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

1100

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

    • Alberta
      • Calgary, Alberta, Kanada, T3M1M4
        • South Health Campus
      • Calgary, Alberta, Kanada, T2N2T9
        • Foothills Medical Centre

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

18 let a starší (Dospělý, Starší dospělý)

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti odkazovali na klinické služby CMR v náborových lékařských centrech pro hodnocení známé nebo suspektní ischemické nebo neischemické kardiomyopatie.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Před provedením jakéhokoli postupu souvisejícího se studií musí poskytnout informovaný souhlas způsobem schváleným Institutional Review Board (IRB) zkoušejícího. Pokud účastník není schopen poskytnout informovaný souhlas kvůli svému zdravotnímu stavu, jeho zákonný zástupce může souhlasit jménem účastníka studie, jak to umožňují místní zákony a institucionální standardní operační postupy
  • Věk ≥18 let v době informovaného souhlasu;
  • Doporučení hospitalizovaného nebo ambulantního pacienta pro CMR zobrazení;
  • Doporučení pro podezření na akutní nebo chronickou kardiomyopatii ischemické a/nebo neischemické etiologie;
  • Nedávno odebrané (≤180 dní) a dostupné sérové ​​laboratorní markery hemoglobinu, hematokritu a kreatininu;
  • Ochota a schopnost dodržet všechny studijní požadavky

Kritéria vyloučení:

  • Standardní kontraindikace výkonu zobrazování magnetickou rezonancí na základě místních zásad;
  • Schopnost zadržet dech (tj. filmové zobrazování v reálném čase není podporováno);
  • Současné nebo nedávné (≤ 60 dní) těhotenství;
  • Současná nebo nedávná (≤ 60 dní) sepse vyžadující intubaci;
  • Srdečně implantabilní elektronické implantované zařízení (CIED) jakéhokoli typu (vyloučeno z důvodu pravděpodobnosti snížené kvality obrazu a předpokládaného vlivu na výkon algoritmu), včetně permanentního kardiostimulátoru, implantovatelného kardioverteru defibrilátoru nebo implantovatelného smyčkového záznamníku;
  • Těžká stenóza aortální chlopně (tj. průměrná AVG > 40 mmHg);
  • Protetická chlopeň (mechanická nebo bioprotetická) v mitrální nebo aortální poloze
  • Vrozené srdeční onemocnění, včetně jakéhokoli chirurgicky korigovaného onemocnění, dextrokardie, Fallotova tetralogie, nekorigovaný částečný anomální plicní venózní návrat nebo velký defekt síňového septa (Qp:Qs ≥1,5) [Poznámka: onemocnění bikuspidální aortální chlopně není vylučovacím kritériem v izolace];

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Přesnost předpovědi
Časové okno: 2 roky

Primárním koncovým bodem je zvýšení výkonu pomocí klasifikace 3D analýzy deformace myokardu (3D-MDA) oproti klasifikaci založené na surovém obrazu. Primární výsledek bude hodnocen u 1 000 externě přijatých subjektů.

Pro diagnostické modely bude výkon popsán pomocí AUC, přesnosti, vyvolání paměti a F1 pro každou třídu onemocnění. Předpokládaná třída onemocnění bude definována jako nejvyšší pravděpodobnost pozorovaná ve všech možných třídách. Základní pravda bude přiřazena podle předem definovaných diagnostických kritérií zapsáním místních PI po interpretaci CMR s přístupem k lékařským záznamům.

Pro prognostické modely budou testovány algoritmem predikované hlavní nepříznivé kardiovaskulární příhody (MACE) od CMR po první pozorovaný MACE. Posouzena bude jak regrese (čas do události), tak klasifikační modelování (v 1letém a 2letém časovém bodě). Klasifikační výkon bude hodnocen podobně jako diagnostické modely. Výkon regrese bude hodnocen pomocí časově závislé AUC (tAUC).

2 roky

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Sekundární účinnost
Časové okno: 2 roky

Sekundární výsledky AID-MRI jsou zaměřeny na identifikaci vlivu zkreslení ve výkonu AI-modelu a na posouzení kapacity předzpracování obrazu pomocí 3D-MDA ke zmírnění tohoto vlivu a zlepšení generalizovatelnosti. Toho bude dosaženo prostřednictvím stratifikovaných analýz primárního cílového parametru napříč předem definovanými podskupinami prospektivně rekrutované populace pacientů.

Tyto analýzy budou zahrnovat následující:

  • Výkon srovnávacího modelu u ženského versus mužského pohlaví při narození
  • Výkonnost srovnávacího modelu v hlavních etnických podskupinách
  • Výkon srovnávacího modelu v binárním versus nebinárním rodu
  • Výkon srovnávacího modelu založený na hardwaru dodavatele a síle pole
2 roky

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Spolupracovníci

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: James White, MD, FRCP(C), University of Calgary

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

30. června 2023

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. prosince 2024

Dokončení studie (Odhadovaný)

30. července 2025

Termíny zápisu do studia

První předloženo

22. června 2022

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

30. března 2023

První zveřejněno (Aktuální)

31. března 2023

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

13. března 2024

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

11. března 2024

Naposledy ověřeno

1. března 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • AID-MRI-001

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

ANO

Popis plánu IPD

Bude vytvořeno uživatelské konsorcium pro přístup ke kolektivním datovým zdrojům přispívajícím ke studii AID-MRI. Každé zúčastněné stránce bude povoleno kdykoli podat dobrovolné vystoupení z konsorcia s úplným odstraněním datových zdrojů. Navrhované studie využívající datové zdroje konsorcia AID-MRI budou přezkoumány a musí být schváleny řídícím výborem. K datovým zdrojům bude přistupováno na zabezpečeném serveru „pod sklem“, což znamená, že datové zdroje nelze z hostitelského prostředí odstranit. Žádající týmy budou zodpovědné za vytvoření a údržbu vlastního prostředí pro analýzy dat na zřízeném virtuálním počítači.

Časový rámec sdílení IPD

18 měsíců po ukončení studia

Kritéria přístupu pro sdílení IPD

Pouze pro výzkumné účely. Předložení, kontrola a schválení řídícím výborem studie.

Typ podpůrných informací pro sdílení IPD

  • PROTOKOL STUDY
  • ICF

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit