Die ALERT-Pilotstudie
13. November 2017 aktualisiert von: Ya-Wei Xu, Shanghai 10th People's Hospital
Automatische Diagnose eines ST-Segment-erhöhten Myokardinfarkts durch ein auf künstlicher Intelligenz basierendes elektrokardiographisches System: Die ALERT-Pilotstudie
Der Algorithmus der künstlichen Intelligenz zur Diagnose eines Myokardinfarkts durch ein vorheriges chirurgisches Elektrokardiogramm wurde etabliert.
Die Genauigkeit der Verwendung künstlicher Intelligenz zur Diagnose eines akuten ST-Strecken-Hebungs-Myokardinfarkts und zur Beurteilung krimineller Gefäßerkrankungen wurde bewertet.
Studienübersicht
Status
Unbekannt
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Voraussichtlich)
2000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Shanghai
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Shanghai, Shanghai, China, 200072
- Rekrutierung
- Shanghai Tenth People's Hospital
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Kontakt:
- Yi Zhang, Professor
- Telefonnummer: +86 02166306920
- E-Mail: yizshcn@gmail.com
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Kontakt:
- Yawei Xu, Professor of medicine
- Telefonnummer: +86 02166306920
- E-Mail: xuyaweicn@yahoo.com.cn
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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
18 Jahre und älter (Erwachsene, Älterer Erwachsener)
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Studienberechtigte Geschlechter
Alle
Probenahmeverfahren
Wahrscheinlichkeitsstichprobe
Studienpopulation
Die Diagnose der ST-Strecken-Hebungs-Myokardinfarktpatienten wurde durch eine Koronarangiographie bestätigt.
Das Elektrokardiogramm der vorherigen Operation muss erfasst werden.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter≥18 Jahre alt;
- Die Diagnose des behandelnden Arztes lautet ST-Strecken-Hebungsinfarkt.
Ausschlusskriterien:
- Die Zulassungsdiagnose lautet Nicht-ST-Strecken-Hebungsinfarkt.
- Standarddaten;
- Schwangerschaft, psychische Störung, Nierenversagen;
- mit Ausnahme der oben genannten Kriterien, einschließlich eines von den Ermittlern berücksichtigten unzulässigen Zustands.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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ST-Strecken-Hebungs-Myokardinfarkt
Die Diagnose von Patienten mit ST-Strecken-Hebungs-Myokardinfarkt wurde durch eine Koronarangiographie bestätigt.
Das Elektrokardiogramm der vorherigen Operation muss erfasst werden.
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Anhand der Ergebnisse des Koronarangiogramms wurde die Genauigkeit der Elektrokardiogramm-Diagnose von STEMI-Patienten durch künstliche Intelligenz bewertet.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Der Algorithmus der künstlichen Intelligenz zur Diagnose eines Myokardinfarkts anhand eines Elektrokardiogramms vor einer Operation
Zeitfenster: 24 Stunden
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Alle vor der Koronararteriographie erstellten Elektrokardiogramme wurden von künstlichen Intelligenzen gelesen.
Basierend auf den Ergebnissen der Koronarangiographie kann die künstliche Intelligenz dann einen Algorithmus zur Diagnose eines Myokardinfarkts entwickeln.
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24 Stunden
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Die Genauigkeit der Verwendung künstlicher Intelligenz zur Diagnose eines akuten Myokardinfarkts mit ST-Strecken-Hebung und zur Beurteilung krimineller Gefäßerkrankungen
Zeitfenster: 24 Stunden
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Die Genauigkeit der Verwendung künstlicher Intelligenz zur Diagnose eines akuten ST-Strecken-Hebungs-Myokardinfarkts und zur Beurteilung krimineller Gefäßerkrankungen wurde bewertet.
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24 Stunden
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Sponsor
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)
20. Oktober 2017
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
15. Oktober 2018
Studienabschluss (Voraussichtlich)
1. November 2018
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
12. Oktober 2017
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
17. Oktober 2017
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
23. Oktober 2017
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
14. November 2017
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
13. November 2017
Zuletzt verifiziert
1. Oktober 2017
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2017YFC0111800
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Unentschieden
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird
Nein
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