Automatisierte Phonokardiographie-Analyse bei Erwachsenen
Phonokardiographie bei Erwachsenen
Hintergrund: Computergestützte Auskultation bei der Differenzierung pathologischer (AHA-Klasse I) von nicht- oder unschuldigen Herzgeräuschen (AHA-Klasse III) über Algorithmen der künstlichen Intelligenz könnte ein nützliches Instrument sein, um Gesundheitsdienstleister bei der Identifizierung pathologischer Herzgeräusche zu unterstützen und unnötige Überweisungen zu vermeiden Fachärzte.
Ziel: Bewerten Sie die Qualität des Algorithmus der künstlichen Intelligenz (KI), der Herzgeräusche autonom erkennt und entweder als pathologisch (AHA-Klasse I) oder als nicht oder unschuldig (AHA-Klasse III) klassifiziert.
Hypothese: Der in dieser Studie verwendete Algorithmus ist in der Lage, pathologische Herzgeräusche (AHA-Klasse I) in einer erwachsenen Population mit Klappenfehlern mit ähnlicher Sensitivität im Vergleich zu Fachärzten zu analysieren und zu identifizieren.
Methoden: Jeder Patient wird von einem Facharzt mittels Standardauskultation eigenständig auskultiert und diagnostiziert. Auskultationsbefunde werden mittels Goldstandard-Echokardiogrammdiagnostik verifiziert. Für jeden Patienten wird ein Phonokardiogramm (PCG) – eine digitale Aufzeichnung der Herztöne – erstellt. Die Aufnahmen werden später mit dem KI-Algorithmus analysiert. Die Algorithmus-Ergebnisse werden mit den Befunden der medizinischen Fachkräfte sowie mit den Echokardiogramm-Befunden verglichen.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Styria
-
Graz, Styria, Österreich, 8010
- University Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Erwachsene mit einem echokardiographisch verifizierten Herzfehler
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Empfindlichkeit für die Erkennung pathologischer Herzgeräusche
Zeitfenster: 2 Monate
|
Fähigkeit, ein pathologisches Herzgeräusch in digitalen Herztonaufzeichnungen zu erkennen, die von einer älteren Bevölkerung mit Herzklappenerkrankung erhalten wurden.
|
2 Monate
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Ermittler
- Hauptermittler: Rita Riedlbauer, MD, Medical University of Graz
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- GRZ03 (PbE)
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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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
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