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Capitalizing on AI to CapTure Undiagnosed Structural Heart Disease (CACTUS)

21. September 2026 aktualisiert von: Pierre Elias

Doctors are testing a new tool called EchoNext to see if it can help find heart problems earlier. EchoNext looks at the heart's electrical test, called an ECG, and uses artificial intelligence (AI) to check for signs of structural heart disease (SHD). SHD includes conditions like weak heart pumping, heart valve problems, or extra thickening of the heart muscle. These problems are common but often go undiagnosed until they cause serious issues like heart failure or stroke.

The main questions this study will answer are:

Can EchoNext alerts help emergency doctors find hidden heart problems sooner?

Does this lead to more follow-up heart tests, like an echocardiogram (heart ultrasound)?

What this means for patients: If a person has an ECG in the Emergency Department, the EchoNext tool may be used to check their heart. If the tool finds something unusual, their doctor may receive an alert and may then recommend further heart tests or follow-up care.

This study will help researchers learn if using EchoNext improves early diagnosis and treatment of heart disease.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Structural heart disease (SHD) is a major cause of illness and death, especially in older adults. SHD includes conditions such as valvular heart disease (e.g., aortic stenosis, mitral regurgitation), left or right ventricular dysfunction, left ventricular hypertrophy, pulmonary artery hypertension, and pericardial effusions. These conditions are often underdiagnosed, and delayed recognition can lead to complications such as heart failure, stroke, and cardiomyopathy. Early detection and treatment can improve outcomes, but current approaches often miss patients in the early stages of disease.

EchoNext is an artificial intelligence model trained on over 400,000 ECG-echocardiogram pairs. It analyzes the standard 12-lead ECG to predict the presence of structural heart disease, as defined by echocardiographic findings. The model has demonstrated strong diagnostic performance, with an area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve of 0.86 across diverse populations.

The purpose of this trial is to evaluate whether deploying EchoNext into the Emergency Department (ED) electronic health record (EHR) as a clinical decision support alert can increase the detection of undiagnosed SHD. The ED setting is ideal because: (1) ECGs are widely obtained for many presenting complaints, (2) abnormal ECG findings related to SHD are often overlooked in the acute setting, and (3) EDs provide access to disadvantaged populations and a unique opportunity to deliver population-level interventions.

In this study, ECGs obtained in the ED will be analyzed in real time by the EchoNext model. If the model predicts moderate or severe SHD, an EHR alert will be displayed to the treating provider (attending physician, fellow, resident, physician assistant, or nurse practitioner). The alert will inform providers of the potential for underlying SHD and recommend consideration of follow-up echocardiography or specialty referral. Outcomes will include rates of new SHD diagnoses confirmed by echocardiography, follow-up testing and referrals, and downstream patient outcomes.

The Community Tele-Paramedicine (CTP) program, an established post-discharge care initiative at NewYork-Presbyterian, will also serve as a follow-up resource for patients identified in the ED. CTP combines home visits by community paramedics, telehealth visits by emergency physicians, and nurse care management to coordinate outpatient testing and follow-up care. Integration with CTP will facilitate timely echocardiography and referral for patients flagged by EchoNext, particularly for high-risk or underserved populations.

This trial will determine whether AI-driven ECG interpretation can improve early detection of SHD and lead to better patient outcomes compared to standard care.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

4000

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

Studienorte

    • New York
      • New York, New York, Vereinigte Staaten, 10032
        • Rekrutierung
        • Columbia University Irving Medical Center / NewYork-Presbyterian
        • Kontakt:
        • Hauptermittler:
          • Pierre Elias, MD

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

40 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • 40 years of age or older
  • Received an ECG upon presentation to the Emergency Department

Exclusion Criteria:

  • Had an echocardiogram within the prior 2 years.
  • Has a history of structural heart disease.
  • Not able to receive follow-up based on Community Tele-Paramedicine care manager review.
  • Quality of life will not improve over the next five years.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Screening
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Crossover-Aufgabe
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Kein Eingriff: Standard Treatment - No EHR Alert

Emergency department providers will not be alerted in the electronic health record (EHR) if a patient's electrocardiogram (ECG) ordered in the ED is identified by the EchoNext algorithm as suggesting structural heart disease (SHD) and potentially benefit from an echocardiogram.

Experimental: Intervention - EHR Alert & Community Tele-paramedicine

Emergency department providers will be alerted in the electronic health record (EHR) if a patient's electrocardiogram (ECG) ordered in the ED is identified by the EchoNext algorithm as suggesting structural heart disease (SHD) and potentially benefit from an echocardiogram. These patients will also be referred to Community Tele-paramedicine for follow-up for potential echocardiogram.

EKG Algorithm to identify structural heart disease

Andere Namen:
  • EchoNext

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Number of new diagnoses of Structural Heart Disease (SHD)
Zeitfenster: 180 days post index ED visit

Number of patients with a new diagnosis of structural heart disease (SHD), including moderate or greater valvular disease, left or right ventricular systolic dysfunction, left ventricular hypertrophy, pulmonary artery hypertension, or moderate/large pericardial effusions, confirmed by echocardiography or other clinical evaluation.

180 days post index ED visit

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Rate of echocardiography ordering
Zeitfenster: 180 days post index ED visit

Proportion of patients who received an echocardiogram following the index ED visit.

180 days post index ED visit
New Medical Treatments for SHD
Zeitfenster: 180 days post index ED visit

Number of patients initiating new cardiovascular medications (e.g., antihypertensives, diuretics) specifically for treatment of structural heart disease.

180 days post index ED visit
New Surgical or Procedural Interventions for SHD
Zeitfenster: 180 days post-index ED visit

Number of patients undergoing procedural interventions for SHD, including valve repair/replacement, cardiac surgery, drainage of pericardial effusion, or implanted defibrillator placement.

180 days post-index ED visit
Long-Term Medical Treatments for SHD
Zeitfenster: 1 year post-index ED visit

Number of patients who initiated new cardiovascular medications (e.g., antihypertensives, diuretics) for treatment of structural heart disease within 1 year.

1 year post-index ED visit

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Ermittler

  • Hauptermittler: Pierre Elias, MD, Columbia University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

16. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juni 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Juni 2028

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

21. September 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. September 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

25. September 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

25. September 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. September 2026

Zuletzt verifiziert

1. September 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • AAAU9699
  • 1R01HL177055-01 (US NIH Stipendium/Vertrag)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Individual participant data (IPD) from this study will not be shared. The data contain protected health information (PHI) from electronic health records (EHR) and are linked to specific patients and providers. Sharing this information could risk patient privacy and confidentiality, even with de-identification. Additionally, the data are collected under institutional policies and HIPAA regulations that restrict external access.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Ja

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

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