- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT06178900
Hodnocení softwaru AI-Gatekeeper při screeningu stenózy koronární arterie: Multicentrická RCT (AIGatekeeper)
Prospektivní, multicentrická, otevřená, randomizovaná, srovnávací klinická studie k ověření účinnosti, bezpečnosti a nákladové efektivity AI-Gatekeeper, multimodálního softwaru AI, při asistenci při screeningu stenózy koronárních tepen
Přehled studie
Postavení
Podmínky
Intervence / Léčba
Detailní popis
Onemocnění koronárních tepen (CAD) je hlavní příčinou celosvětové úmrtnosti a představuje více než 50 % úmrtí souvisejících se srdečními chorobami. Počáteční vyšetření ICHS obvykle zahrnuje rentgen hrudníku, elektrokardiogramy (EKG), posouzení rizikových faktorů a základní krevní testy. Tyto primární testy však nemohou přesvědčivě diagnostikovat CAD. Při podezření na ICHS se provádí koronární CTA (CCTA) nebo invazivní koronární angiografie (ICA), která určí potřebu procedur, jako je stentování nebo revaskularizace.
Je zajímavé, že více než 50 % pacientů podstupujících CCTA nebo ICA léčbu nevyžaduje, protože CAD buď chybí, nebo není dostatečně závažná. To vede ke zbytečným procedurám a značným nákladům na zdravotní péči. Například v USA náklady na nepotřebné ICA dosahují miliard ročně, s podobnými trendy v Jižní Koreji.
Software AI-Gatekeeper pomáhá lékařům při diagnostice onemocnění koronárních tepen předpovídáním stenózy koronární tepny (≥50 %) pomocí multimodální technologie AI. Integruje klinické rizikové faktory a základní krevní testy, včetně RTG hrudníku, elektrokardiogramu a echokardiogramu, u pacientů s podezřením na onemocnění koronárních tepen Účelem této studie je určit účinnost, bezpečnost a nákladovou efektivitu AI-Gatekeeper software v prospektivní, multicentrické, randomizované kontrolní studii.
Typ studie
Zápis (Aktuální)
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Studijní místa
-
-
-
Incheon, Korejská republika
- Catholic Kwandong University International St. Mary's Hospital
-
Seoul, Korejská republika
- Hanyang University Seoul Hospital
-
-
Gyeonggi-do
-
Bucheon, Gyeonggi-do, Korejská republika, 16995
- Soonchunhyang University Bucheon Hospital
-
Seongnam, Gyeonggi-do, Korejská republika, 16995
- Seoul National University Bundang Hospital
-
Yongin, Gyeonggi-do, Korejská republika, 16995
- Yongin Severance Hospitall, Yonsei University College of Medicine
-
-
Kritéria účasti
Kritéria způsobilosti
Věk způsobilý ke studiu
- Dospělý
- Starší dospělý
Přijímá zdravé dobrovolníky
Popis
Kritéria pro zařazení:
- Pacient s příznaky, jako je bolest na hrudi připomínající onemocnění koronárních tepen, který podstoupil rutinní vyšetření včetně krevních testů, elektrokardiogramu, rentgenu hrudníku a echokardiografie
- Střední až vysoké riziko předtestových pravděpodobností obstrukční ICHS (>15 %)
- Dobrovolně souhlasil s účastí na tomto klinickém hodnocení a podepsal písemný souhlas
Kritéria vyloučení:
- Akutní bolest na hrudi (u pacientů, u kterých nebyla vyloučena AKS)
- Dříve diagnostikované a léčené onemocnění koronárních tepen (infarkt myokardu, PCI, CABG)
- Pacienti s očekávanou délkou života kratší než 2 roky v důsledku jiných onemocnění než srdečního onemocnění
- Ti, kteří nesouhlasili s protokolem
- Během posledních 3 měsíců se účastnili klinického hodnocení léku nebo zdravotnického prostředku
- Těhotné nebo kojící ženy
- Alergické na jódové přípravky
- Hladina kreatinu v séru vyšší než 1,5 mg/dl nebo eGFR nižší než 30 ml/min
- Základní nepravidelný a nekontrolovaný srdeční rytmus
- Srdeční frekvence vyšší než 100 tepů/minutu
- Systolický krevní tlak 90 mm Hg nebo méně
- Kontraindikace betablokátorů nebo nitroglycerinu
- Pacienti s komplexní vrozenou srdeční vadou
- Index tělesné hmotnosti větší nebo roven 35
Studijní plán
Jak je studie koncipována?
Detaily designu
- Primární účel: Diagnostický
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Žádné (otevřený štítek)
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Experimentální: S pomocí softwarové skupiny AI-Gatekeeper
Po základním vyšetření (rentgen hrudníku, elektrokardiogram, echokardiogram, klinické rizikové faktory a krevní test) bude software AI-Gatekeeper použit k vedení klinické péče.
|
Skupina obdrží softwarovou zprávu AI-Gatekeeper o pravděpodobnosti stenózy koronární arterie (≥50 %) na základě rutinního testu.
|
|
Žádný zásah: Obvyklá pečovatelská skupina
Obvyklá pečovatelská skupina bude řízena na základě zavedených pokynů.
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
MACE (velké nežádoucí kardiovaskulární příhody)
Časové okno: 24 týdnů
|
Smrt ze všech příčin, nefatální IM, cévní mozková příhoda, přijetí pro akutní koronární syndrom
|
24 týdnů
|
|
Zbytečné využití pokročilého srdečního zobrazování
Časové okno: 24 týdnů
|
Definováno jako (1) potvrzení nevýznamného onemocnění koronárních tepen (stenóza ≤ 50%) pokročilým srdečním zobrazováním (CCTA nebo ICA) nebo (2) nesprávnou predikci významného CAD softwarem AI-Gatekeeper.
|
24 týdnů
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Podíl subjektů klasifikovaných jako pozitivní analýzou modelu AI-Gatekeeper, u kterých byla diagnostikována stenóza koronární tepny (≥50 %)
Časové okno: 24 týdnů
|
Toto měření hodnotí přesnost modelu AI-Gatekeeper při identifikaci pacientů se stenózou koronární arterie 50 % nebo více mezi těmi, které klasifikuje jako pozitivní.
|
24 týdnů
|
|
Porovnání celkových nákladů na zdravotní péči
Časové okno: 24 týdnů
|
Tato analýza se zaměřuje na srovnání celkového finančního dopadu různých zdravotnických intervencí nebo léčebných postupů.
Zahrnuje veškeré související náklady, od diagnostických výkonů až po léčbu a následnou péči, poskytuje komplexní posouzení ekonomické zátěže zdravotnického systému.
|
24 týdnů
|
|
Srovnání změn skóre symptomů anginy
Časové okno: 24 týdnů
|
Toto srovnání hodnotí variace v závažnosti a frekvenci symptomů anginy pectoris, jak je měřeno dotazníkem Seattle Angina Questionnaire (SAQ), standardizovaným nástrojem pro hodnocení bolesti na hrudi související se srdečními chorobami.
|
24 týdnů
|
|
Podíl subjektů identifikovaných jako negativní modelem AI-Gatekeeper, u nichž je potvrzeno, že mají nevýznamnou stenózu (<50%)
Časové okno: 24 týdnů
|
Toto opatření hodnotí přesnost modelu AI-Gatekeeper při identifikaci pacientů s nevýznamnou stenózou koronární tepny (<50%) mezi těmi, které klasifikují jako negativní.
|
24 týdnů
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Sponzor
Spolupracovníci
Vyšetřovatelé
- Vrchní vyšetřovatel: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
Publikace a užitečné odkazy
Obecné publikace
- Kwon JM, Lee SY, Jeon KH, Lee Y, Kim KH, Park J, Oh BH, Lee MM. Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Aortic Stenosis Using Electrocardiography. J Am Heart Assoc. 2020 Apr 7;9(7):e014717. doi: 10.1161/JAHA.119.014717. Epub 2020 Mar 21.
- Min JK, Dunning A, Lin FY, Achenbach S, Al-Mallah MH, Berman DS, Budoff MJ, Cademartiri F, Callister TQ, Chang HJ, Cheng V, Chinnaiyan KM, Chow B, Delago A, Hadamitzky M, Hausleiter J, Karlsberg RP, Kaufmann P, Maffei E, Nasir K, Pencina MJ, Raff GL, Shaw LJ, Villines TC. Rationale and design of the CONFIRM (COronary CT Angiography EvaluatioN For Clinical Outcomes: An InteRnational Multicenter) Registry. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2011 Mar-Apr;5(2):84-92. doi: 10.1016/j.jcct.2011.01.007. Epub 2011 Feb 1.
- Genders TS, Steyerberg EW, Hunink MG, Nieman K, Galema TW, Mollet NR, de Feyter PJ, Krestin GP, Alkadhi H, Leschka S, Desbiolles L, Meijs MF, Cramer MJ, Knuuti J, Kajander S, Bogaert J, Goetschalckx K, Cademartiri F, Maffei E, Martini C, Seitun S, Aldrovandi A, Wildermuth S, Stinn B, Fornaro J, Feuchtner G, De Zordo T, Auer T, Plank F, Friedrich G, Pugliese F, Petersen SE, Davies LC, Schoepf UJ, Rowe GW, van Mieghem CA, van Driessche L, Sinitsyn V, Gopalan D, Nikolaou K, Bamberg F, Cury RC, Battle J, Maurovich-Horvat P, Bartykowszki A, Merkely B, Becker D, Hadamitzky M, Hausleiter J, Dewey M, Zimmermann E, Laule M. Prediction model to estimate presence of coronary artery disease: retrospective pooled analysis of existing cohorts. BMJ. 2012 Jun 12;344:e3485. doi: 10.1136/bmj.e3485.
- Renker M, Schoepf UJ, Wang R, Meinel FG, Rier JD, Bayer RR 2nd, Mollmann H, Hamm CW, Steinberg DH, Baumann S. Comparison of diagnostic value of a novel noninvasive coronary computed tomography angiography method versus standard coronary angiography for assessing fractional flow reserve. Am J Cardiol. 2014 Nov 1;114(9):1303-8. doi: 10.1016/j.amjcard.2014.07.064. Epub 2014 Aug 12.
- Kamel PI, Yi PH, Sair HI, Lin CT. Prediction of Coronary Artery Calcium and Cardiovascular Risk on Chest Radiographs Using Deep Learning. Radiol Cardiothorac Imaging. 2021 Jun 17;3(3):e200486. doi: 10.1148/ryct.2021200486. eCollection 2021 Jun.
- Kim J, Lee SY, Cha BH, Lee W, Ryu J, Chung YH, Kim D, Lim SH, Kang TS, Park BE, Lee MY, Cho S. Machine learning models of clinically relevant biomarkers for the prediction of stable obstructive coronary artery disease. Front Cardiovasc Med. 2022 Jul 19;9:933803. doi: 10.3389/fcvm.2022.933803. eCollection 2022.
- Writing Committee Members; Gulati M, Levy PD, Mukherjee D, Amsterdam E, Bhatt DL, Birtcher KK, Blankstein R, Boyd J, Bullock-Palmer RP, Conejo T, Diercks DB, Gentile F, Greenwood JP, Hess EP, Hollenberg SM, Jaber WA, Jneid H, Joglar JA, Morrow DA, O'Connor RE, Ross MA, Shaw LJ. 2021 AHA/ACC/ASE/CHEST/SAEM/SCCT/SCMR Guideline for the Evaluation and Diagnosis of Chest Pain: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2021 Nov 30;78(22):e187-e285. doi: 10.1016/j.jacc.2021.07.053. Epub 2021 Oct 28. Erratum In: J Am Coll Cardiol. 2024 Oct 29;84(18):1771. doi: 10.1016/j.jacc.2024.09.024.
Termíny studijních záznamů
Hlavní termíny studia
Začátek studia (Aktuální)
Primární dokončení (Aktuální)
Dokončení studie (Aktuální)
Termíny zápisu do studia
První předloženo
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
První zveřejněno (Aktuální)
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
Naposledy ověřeno
Více informací
Termíny související s touto studií
Klíčová slova
Další relevantní podmínky MeSH
Další identifikační čísla studie
- AI-Gatekeeper Pro
Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)
Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?
Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty
Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA
Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA
produkt vyrobený a vyvážený z USA
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 .