Aprendizaje profundo para la identificación inteligente de arritmias (ECG-LEARNING)
2 de abril de 2024 actualizado por: First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
Aprendizaje profundo para la identificación inteligente de arritmias (ECG-LEARNING): un estudio de cohorte iniciado por un investigador, multicéntrico nacional, retrospectivo-prospectivo
Este estudio tiene como objetivo diseñar y entrenar un modelo de aprendizaje profundo para el diagnóstico de diferentes arritmias.
Descripción general del estudio
Descripción detallada
Este estudio tiene como objetivo recopilar de forma retrospectiva y prospectiva datos clínicos de rutina, como electrocardiogramas, de pacientes con arritmias que cumplan con los criterios de inclusión y exclusión.
Luego, diseñaremos y entrenaremos un modelo de aprendizaje profundo para analizar las características electrocardiográficas de las arritmias, identificar los tipos de arritmias y evaluar el valor del modelo para el diagnóstico de diferentes arritmias.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
4000
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.
Estudio Contacto
- Nombre: Guoliang Li, M.D.
- Número de teléfono: +8613759982523
- Correo electrónico: liguoliang_med@163.com
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Chaofeng Sun, M.D.
- Correo electrónico: cfsun1@mail.xjtu.edu.cn
Ubicaciones de estudio
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Shaanxi
-
Xi'an, Shaanxi, Porcelana, 710061
- First Affiliated Hospital of Xi'an Jiantong University
-
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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
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes diagnosticados de arritmia por electrocardiograma de doce derivaciones o Holter.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Para estudio retrospectivo: 1.Pacientes con arritmia diagnosticada por electrocardiograma de superficie de 12 derivaciones de rutina o Holter; 2. El tipo de arritmia se diagnostica mediante un examen electrofisiológico intracardíaco.
- Para estudio prospectivo: 1.Pacientes con arritmia diagnosticada por electrocardiograma de superficie de 12 derivaciones de rutina o Holter; 2. Se planifica un examen electrofisiológico intracardíaco.
Criterio de exclusión:
- Falta de electrocardiograma de superficie de 12 derivaciones de rutina o datos Holter;
- Falta de examen electrofisiológico intracardíaco;
- Los pacientes se negaron a firmar el consentimiento informado y se negaron a participar en el estudio.
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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Grupo experimental
Los datos de ECG y los datos clínicos de este grupo de pacientes con arritmia se utilizarán para construir un modelo de aprendizaje profundo.
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No se realizarán intervenciones a los pacientes.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Un modelo de aprendizaje profundo diseñado para identificar de forma inteligente los tipos de arritmia.
Periodo de tiempo: 1 día después de la inscripción.
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El modelo se entrena en el conjunto de entrenamiento, el mejor modelo y los mejores hiperparámetros se seleccionan a través del conjunto de verificación y, finalmente, los resultados del modelo se prueban en el conjunto de prueba.
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1 día después de la inscripción.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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La sensibilidad, especificidad y precisión del modelo de aprendizaje profundo
Periodo de tiempo: 1 día después de la inscripción.
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La sensibilidad, la especificidad y la precisión de un modelo de aprendizaje profundo diseñado se evaluaron mediante los resultados del examen electrofisiológico intracardíaco para identificar pacientes con arritmia de varios centros.
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1 día después de la inscripción.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Guoliang Li, M.D., First Affiliated Hospital Xi'an Jiaotong University
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 (Estimado)
30 de diciembre de 2024
Finalización primaria (Estimado)
31 de agosto de 2028
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2028
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
6 de julio de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
21 de julio de 2023
Publicado por primera vez (Actual)
1 de agosto de 2023
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
4 de abril de 2024
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
2 de abril de 2024
Última verificación
1 de abril de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- XJTU1AF2023LSK-170
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. .