Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Software for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements (PANECHO)
27. Juli 2026 aktualisiert von: Centro Cardiologico Monzino
PANECHO: Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Artificial Intelligence Software Developed for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements From Echocardiographic Video Images: A Multicenter Study of the Italian Society of Echocardiography and Cardiovascular Imaging (SIECVI)
Transthoracic echocardiography is an essential imaging modality for the diagnosis and follow-up of cardiovascular diseases.
Comprehensive echocardiographic assessment requires multiple quantitative measurements of cardiac structure and function, which are time-consuming and highly dependent on operator expertise.
US2.AI (Us2.v1) is an artificial intelligence (deep learning)-based software designed to automatically analyze standard two-dimensional and Doppler echocardiographic DICOM video clips acquired from different ultrasound vendors.
The software provides automated measurements of cardiac morphology and function, including chamber dimensions and volumes, left and right ventricular systolic and diastolic function, myocardial strain, and Doppler-derived parameters, generating a comprehensive echocardiographic report based on current international guideline recommendations.
In addition, the software may assist in identifying echocardiographic features suggestive of several cardiovascular conditions, including heart failure, pulmonary hypertension, hypertrophic cardiomyopathy, cardiac amyloidosis, valvular heart disease, and ischemic cardiomyopathy.
Studienübersicht
Status
Rekrutierung
Detaillierte Beschreibung
This is a non profit, prospective, multicenter observational study aimed at evaluating the diagnostic accuracy of the US2.AI software by comparing its automated echocardiographic measurements with measurements performed by experienced echocardiographers, considered the reference standard.
The study will assess the agreement between automated and expert-derived measurements and determine the reliability of the software in routine clinical practice. Demonstrating high diagnostic accuracy may support the use of artificial intelligence to standardize echocardiographic measurements and facilitate comprehensive image analysis, particularly in settings where advanced analysis tools or highly experienced operators are not readily available.
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
1157
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienkontakt
- Name: Laura Fusini, MD
- Telefonnummer: +39 0258002909
- E-Mail: laura.fusini@cardiologicomonzino.it
Studienorte
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Lombardy
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Milan, Lombardy, Italien, 20132
- Rekrutierung
- Centro Cardiologico Monzino, IRCCS
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Kontakt:
- Chiara Centenaro
- Telefonnummer: +39 0258002031
- E-Mail: chiara.centenaro@cardiologicomonzino.it
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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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Consecutive adult patients undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories with experienced operators.
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- Adults aged 18 years or older.
- Undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography.
- Adequate echocardiographic image quality for automated and expert analysis.
- Written informed consent provided prior to study participation.
Exclusion Criteria:
- Age <18 years.
- Frequent and/or complex cardiac arrhythmias during echocardiographic examination.
- Suboptimal echocardiographic images.
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 |
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Prospective Cohort
Consecutive adult patients referred for clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories will be enrolled.
Echocardiographic examinations will be performed according to routine clinical practice by experienced operators.
Standard two-dimensional, Doppler, and other clinically indicated measurements required for the diagnostic report will be obtained manually by expert echocardiographers and automatically by the artificial intelligence software (US2.AI).
No additional study-specific imaging procedures or follow-up visits are planned.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements across predefined patient subgroups
Zeitfenster: January 2027
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Comparison of the agreement between automated and expert-derived measurements in predefined subgroups, including participants with normal echocardiographic findings and those with specific cardiovascular diseases.
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January 2027
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Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements
Zeitfenster: Jan 2027
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Agreement between automated echocardiographic measurements generated by the US2.AI software and manual measurements performed by experienced echocardiographers (reference standard) across standard two-dimensional, Doppler, and strain parameters.
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Jan 2027
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Time required for echocardiographic analysis
Zeitfenster: January 2027
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Comparison of the time required to obtain a complete set of echocardiographic measurements using manual analysis by experienced echocardiographers versus automated analysis by the US2.AI software.
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January 2027
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Agreement between AI-assisted and expert final echocardiographic diagnoses
Zeitfenster: January 2027
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Agreement between the final echocardiographic diagnosis suggested by the US2.AI software and the final diagnosis reported by the expert echocardiographer.
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January 2027
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
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)
27. April 2026
Primärer Abschluss (Geschätzt)
31. Januar 2027
Studienabschluss (Geschätzt)
31. Januar 2027
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
27. Juli 2026
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
27. Juli 2026
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
31. Juli 2026
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
31. Juli 2026
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
27. Juli 2026
Zuletzt verifiziert
1. Juli 2026
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- L2-309
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Nein
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
Nein
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