Estudio sobre el sistema de reconocimiento de IA del sonido del corazón en la detección de cardiopatías congénitas
30 de julio de 2026 actualizado por: Kun Sun, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Estudio multicéntrico sobre exploración y aplicación del sistema de reconocimiento de sonidos cardíacos asistido por tecnología de inteligencia artificial en la detección de cardiopatías congénitas en niños
El objetivo de este estudio es establecer un algoritmo de IA basado en el aprendizaje profundo para fortalecer la capacidad de clasificar los soplos cardíacos de personas sanas y diferentes enfermedades cardíacas congénitas (CC) mayores o subdivididas y evaluar la efectividad de la inteligencia artificial asistida por tecnología. sistema de reconocimiento de sonidos cardíacos (denominado: sistema de reconocimiento de sonidos cardíacos por IA) para la detección multicéntrica de CHD.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este es un estudio transversal de conglomerados multicéntrico en CHINA.
Los ruidos cardíacos se recogerán mediante auscultación con un estetoscopio electrónico en niños (de 0 a 18 años) confirmados con o sin cardiopatía coronaria mediante ecocardiografía durante la consulta externa o la hospitalización en 10 centros médicos pediátricos.
Los sonidos cardíacos se visualizarán como fonocardiograma y la extracción de características se realizará después de la clasificación de los sonidos cardíacos normales y anormales y el etiquetado de las características de los soplos cardíacos por parte de especialistas cardiovasculares pediátricos.
Se entrenará un algoritmo de inteligencia artificial (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, etc.) para construir un sistema de reconocimiento de sonidos cardíacos con los datos mencionados anteriormente. Usaremos la curva característica operativa del receptor (ROC) para comparar la capacidad de reconocimiento y clasificación de anormales sonidos del corazón entre diferentes algoritmos de inteligencia artificial.
Tomando los resultados de la ecocardiografía como estándar de oro, utilizaremos los índices de evaluación, como la sensibilidad, la especificidad, la precisión, el valor predictivo positivo, el valor predictivo negativo, etc., para comparar la capacidad diagnóstica de la detección de cardiopatía coronaria entre el sistema de reconocimiento de IA y el humano. pediatras cardiovasculares.
Nuestro objetivo es utilizar tecnología de inteligencia artificial para ayudar en la auscultación del corazón para la detección de CHD.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
9370
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Beijing, Porcelana
- Beijing Anzhen Hospital
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Chongqing, Porcelana
- Children's Hospital Affiliated to Chongqing Medical University
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Guangxi, Porcelana
- The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
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Guangzhou, Porcelana
- Guangzhou Women and Children's Medical Center
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Hangzhou, Porcelana
- Children's Hospital Affiliated to Zhejiang Medical University
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Hunan, Porcelana
- Hunan Children's Hospital
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Jinan, Porcelana
- Shandong Provincial Hospital
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Kunming, Porcelana
- Kunming Children's Hospital
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Lanzhou, Porcelana
- Lanzhou University Second Hospital
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Linyi, Porcelana
- Linyi Hospital for Women and Children
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Shanghai, Porcelana
- Children's Hospital of Shanghai
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Shanghai, Porcelana
- Shanghai Children's Medical Center
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Shiyan, Porcelana
- Shiyan Taihe Hospital
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Suzhou, Porcelana
- Children's Hospital of Soochow University
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Wenzhou, Porcelana
- The Second Hospital Affiliated to Wenzhou Medical University
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Wuhan, Porcelana
- Wuhan Children's Hospital
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
No mayor que 18 años (Niño, Adulto)
Acepta Voluntarios Saludables
Sí
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Población pediátrica durante servicio ambulatorio u hospitalización en diez centros médicos pediátricos en CHINA
Descripción
Criterios de inclusión:
- 0 ~ 18 años de edad, independientemente del género;
- Niños con o sin cardiopatía congénita confirmada por ecocardiografía;
- Sobre la base del consentimiento informado, dispuesto a cooperar con nuestro grupo.
Criterio de exclusión:
- ≥ 18 años de edad;
- Niños que no pueden someterse a ecocardiografía u otras pruebas relacionadas;
- Sujetos que se nieguen a participar o que no estén dispuestos a cooperar con el suministro de datos diagnósticos y terapéuticos para su posterior análisis e investigación.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Niños de 0 a 18 años
Niños durante la consulta externa o la hospitalización
|
La auscultación cardíaca la realizará el pediatra cardiovascular y la ecocardiografía el ecocardiólogo.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Característica operativa del receptor (ROC) de sensibilidad
Periodo de tiempo: Julio 2020 a diciembre 2021
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ROC de sensibilidad en el cribado de CC por diferentes algoritmos de inteligencia artificial y auscultación
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Julio 2020 a diciembre 2021
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Investigadores
- Investigador principal: KUN SUN, MD, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
1 de julio de 2020
Finalización primaria (Actual)
1 de mayo de 2024
Finalización del estudio (Actual)
1 de mayo de 2024
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
11 de marzo de 2020
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
11 de marzo de 2020
Publicado por primera vez (Actual)
13 de marzo de 2020
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
3 de agosto de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
30 de julio de 2026
Última verificación
1 de mayo de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
- Enfermedades cardiovasculares
- Enfermedades cardíacas
- Anomalías congénitas
- Anomalías cardiovasculares
- Enfermedades y anomalías congénitas, hereditarias y neonatales
- Defectos Cardíacos Congénitos
- Técnicas y procedimientos de diagnóstico
- Diagnóstico
- Imágenes de diagnóstico
- Técnicas de diagnóstico, cardiovascular
- Examen físico
- Pruebas de funciones cardíacas
- Técnicas de imágenes cardíacas
- Ultrasonografía
- Auscultation
- Ecocardiografía
- Heart Auscultation
Otros números de identificación del estudio
- XH-20-003
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
INDECISO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .