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Entwicklung eines neuartigen neuronalen Convolution-Netzwerks zur Klassifizierung von Arrhythmien (AI-ECG)

4. November 2020 aktualisiert von: Sanjeev Bhavnani MD, Scripps Clinic

Entwicklung eines neuartigen neuronalen Convolution-Netzwerks zur Arrhythmie-Klassifizierung für schockbare Herzrhythmen

Die Identifizierung der korrekten Arrhythmie zum Zeitpunkt eines klinischen Ereignisses, einschließlich eines Herzstillstands, hat für Patienten, Gesundheitsorganisationen und die öffentliche Gesundheit hohe Priorität. Jüngste Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen bieten neue Möglichkeiten für die schnelle und genaue Diagnose von Herzrhythmusstörungen und für den Einsatz neuer mobiler Gesundheits- und Herztelemetriegeräte in der Patientenversorgung. Die aktuelle Untersuchung zielt darauf ab, einen neuen statistischen Ansatz mit künstlicher Intelligenz namens „Convolution Neural Network Classifier“ und seine Leistung bei verschiedenen Arrhythmien zu validieren, die anhand von 12-Kanal-EKGs und Einzelkanal-Langzeit-/Ereignisüberwachung diagnostiziert wurden. Zu diesen Arrhythmien gehören: Vorhofflimmern, supraventrikuläre Tachykardie, AV-Block, Asystolie, ventrikuläre Tachykardie und Kammerflimmern, und werden anhand der Leistungskriterien der American Heart Association (95 % einseitiges Konfidenzintervall von 67–92 % basierend auf dem Arrhythmietyp) bewertet. Zu diesem Zweck besteht der Studienansatz darin, eine große EKG-Datenbank mit anonymisierten EKG-Rohdaten zu erstellen und das neuronale Netzwerk mit den EKG-Daten zu trainieren, um die diagnostische Genauigkeit zu verbessern.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

25458

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • California
      • San Diego, California, Vereinigte Staaten, 92037
        • Scripps Clinic

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

  • ERWACHSENE
  • OLDER_ADULT
  • KIND

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Personen, die sich einem 12-Kanal-EKG oder einer Langzeit-/Ereignisüberwachung unterziehen

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alle EKG-Daten wurden aus 12-Kanal-EKG-, Einzel- und Mehrfachkanal-Datenbanken zusammengestellt

Ausschlusskriterien:

  • Keiner

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
EKG-Daten
Codierte Daten einschließlich; Wellenlängen, Amplitude, Intervalle, Timing, Frequenz
Sonstiges: Klassifikator für neuronale Netzwerke
Das konvolutionelle neurale Netzwerk ist so konfiguriert, dass es ein Elektrokardiogrammsegment als Eingabe empfängt und eine Ausgabe erzeugt, die anzeigt, ob das empfangene Elektrokardiogrammsegment eine Herzarrhythmie darstellt. Keine spezifischen Merkmale des Elektrokardiogramms werden dem konvolutionellen neuralen Netzwerk identifiziert, und das empfangene Elektrokardiogrammsegment wird vor dem Empfang durch den Algorithmus nicht gefiltert, transformiert oder verarbeitet. Der Algorithmus wird auf ähnliche Weise trainiert – die Elektrokardiogrammsegmente sind die einzige Eingabe für das konvolutionelle neurale Netzwerk.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit
Zeitfenster: 1 JAHR
EKG-Leistungskriterien der American Heart Association
1 JAHR

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Scripps Clinic

Ermittler

  • Hauptermittler: Sanjeev Bhavnani, MD, Scripps Clinic Medical Group

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

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)

1. Oktober 2018

Primärer Abschluss (TATSÄCHLICH)

1. März 2020

Studienabschluss (TATSÄCHLICH)

1. Oktober 2020

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. September 2018

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. September 2018

Zuerst gepostet (TATSÄCHLICH)

7. September 2018

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (TATSÄCHLICH)

6. November 2020

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. November 2020

Zuletzt verifiziert

1. November 2020

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 027527

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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