Leistungsbewertung des Screening-Modells für künstliche Intelligenz bei der Erkennung koronarer Herzkrankheiten (DeepCHD)
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Hierbei handelt es sich um eine verblindete, randomisierte kontrollierte Studie (RCT), die die Wirksamkeit eines KI-basierten Entscheidungsunterstützungstools bei der vorläufigen Beurteilung obstruktiver KHK durch Ärzte bewertet. Fallakten von Teilnehmern mit Brustschmerzen oder Atemnot werden nach dem Zufallsprinzip einer von drei Gruppen zugeordnet:
- Clinical Intuition Group (Kontrollgruppe) Ärzte beurteilen die Wahrscheinlichkeit einer obstruktiven KHK ohne externe Hilfe. Die Beurteilung beruht ausschließlich auf dem klinischen Urteilsvermögen und der Erfahrung des Arztes.
Leitlinienbasierte Gruppe (Leitliniengruppe) Ärzte verwenden eine RF-CL-Tabelle (Risikofaktor-gewichtete klinische Wahrscheinlichkeitstabelle), um die Wahrscheinlichkeit einer obstruktiven KHK zu berechnen.
Dieser Ansatz entspricht den aktuellen klinischen Leitlinien und hilft bei der Entscheidungsfindung.
- AI-Assisted Group (AI Group) Ärzte erhalten KHK-Wahrscheinlichkeitsschätzungen und diagnostische Empfehlungen von einem KI-Modell auf der Grundlage von Netzhautfotos.
Das KI-Tool liefert individualisierte obstruktive KHK-Wahrscheinlichkeiten und nutzt Netzhaut-Biomarker, die mit kardiovaskulärem Risiko verbunden sind.
Hauptziel: Bewertung, ob KI-gesteuerte Entscheidungsunterstützung die diagnostische Genauigkeit obstruktiver KHK im Vergleich zu klinischen Standardbewertungen (sowohl mit als auch ohne Leitlinien) verbessert.
Sekundäres Ziel: Beurteilung, ob KI-gesteuerte Entscheidungsunterstützung den Zeitaufwand für die Durchführung vorläufiger Beurteilungen obstruktiver KHK verkürzt.
Teilnehmer, Leser und Randomisierungsteilnehmer: Fallakten von Teilnehmern mit Brustschmerzen oder Atemnot, alle wurden einer CT-Koronarangiographie oder einer invasiven Koronarangiographie unterzogen.
Leser: Ärzte, die vorläufige Untersuchungen von Patienten mit obstruktiver KHK durchführen.
Randomisierung: Teilnehmer und Leser werden mithilfe der Block-Randomisierung in eine der drei Gruppen (klinische Intuition, Leitlinie, KI) randomisiert, um ausgewogene Gruppengrößen sicherzustellen.
Blendung
Das geblendete Design gewährleistet Folgendes:
Den Ergebnisprüfern wird bei der Überprüfung der Beurteilungsergebnisse nicht bekannt gegeben, zu welcher Gruppe jeder Teilnehmer oder Arzt gehört.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Phase
Phase
- Unzutreffend
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Hongwei Ji, PhD
- Telefonnummer: +86 13120518791
- E-Mail: hongweijicn@gmail.com
Studienorte
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Beijing
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Beijing, Beijing, China, 100084
- Tsinghua University
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Shanghai
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Shanghai, Shanghai, China, 200000
- Shanghai Health and Medical Center
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Shanghai, Shanghai, China, 200000
- Shanghai Sixth People's Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Personen mit Symptomen einer koronaren Herzkrankheit
- Altersspanne: 18–75 Jahre
- Kann die Untersuchung und eventuelle Folgearbeiten annehmen und mitwirken, nachdem er für klinische Studien ausgewählt wurde
Ausschlusskriterien:
- Schwerer Bluthochdruck (>180/110 mmHg)
- Komplexe Arrhythmie (Vorhofflimmern, Vorhofflattern, häufige vorzeitige Herzschläge)
- Patienten mit schwerer Lungenerkrankung und Brustfehlbildung oder chirurgischen Eingriffen
- Akuter Myokardinfarkt, der weniger als 3 Monate zurückliegt
- Personen mit schwerer Leber- und Nierenfunktionsstörung und Elektrolytstörungen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Hauptzweck: Screening
- Zuteilung: Zufällig
- Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
- Maskierung: Single
Anzahl der Arme
Waffen und Interventionen
Teilnehmergruppe / ArmTeilnehmergruppe / Arm |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
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Aktiver Komparator: Richtlinienbasierte Gruppe (Richtliniengruppe)
Ärzte verwenden eine RF-CL-Tabelle (Risikofaktor-gewichtete klinische Wahrscheinlichkeitstabelle), um die Wahrscheinlichkeit einer obstruktiven KHK zu berechnen. Dieser Ansatz entspricht den aktuellen klinischen Leitlinien und hilft bei der Entscheidungsfindung. |
Ärzte verwenden eine RF-CL-Tabelle (Risikofaktor-gewichtete klinische Wahrscheinlichkeitstabelle), um die Wahrscheinlichkeit einer obstruktiven KHK zu berechnen.
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Experimental: KI-unterstützte Gruppe (KI-Gruppe)
Ärzte erhalten KHK-Wahrscheinlichkeitsschätzungen und diagnostische Empfehlungen von einem KI-Modell auf der Grundlage von Netzhautfotos. Das KI-Tool liefert individualisierte obstruktive KHK-Wahrscheinlichkeiten und nutzt Netzhaut-Biomarker, die mit kardiovaskulärem Risiko verbunden sind. |
Ärzte werden durch KI-gestützte Wahrscheinlichkeiten und Diagnosen einer obstruktiven koronaren Herzkrankheit unterstützt.
Das KI-Tool bietet individuelle obstruktive KHK-Wahrscheinlichkeiten und -Diagnosen und nutzt dabei Netzhaut-Biomarker, die mit kardiovaskulärem Risiko verbunden sind.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Diagnostische Genauigkeit von Teilnehmern mit obstruktiver koronarer Herzkrankheit
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Woche
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Ob KI-gestützte Entscheidungsunterstützung die diagnostische Genauigkeit der obstruktiven koronaren Herzkrankheit (KHK) stärker verbessert als standardmäßige klinische Beurteilungen (RF-CL), beide im Vergleich zur klinischen Intuition. Alle Teilnehmer der Fallakten hatten sich einer CT-Angiographie oder einer invasiven Angiographie unterzogen. Die diagnostische Genauigkeit, Sensitivität und Spezifität werden gruppenübergreifend verglichen. |
Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Woche
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Von Ärzten benötigte Zeit, um den Diagnoseeindruck einer obstruktiven koronaren Herzkrankheit zu vermitteln.
Zeitfenster: Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Woche
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Der Zeitaufwand der ärztlichen Leser wird durch einen auf der Website implementierten Lesealgorithmus erfasst.
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Bis zum Abschluss des Studiums durchschnittlich 1 Woche
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Mitarbeiter
Mitarbeiter
Ermittler
Ermittler
- Hauptermittler: Tien Yin Wong, PhD, Tsinghua University
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
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- DeepCHD
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
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