Desarrollo de herramientas confiables basadas en inteligencia artificial (IA) para predecir el riesgo y la progresión de las enfermedades vasculares (VASCULAIDRETRO)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Hasta la fecha se desconoce qué pacientes con aneurisma de aorta abdominal (AAA) y enfermedad arterial periférica (EAP) sufrirán eventos cardiovasculares o en qué pacientes progresará el AAA o la EAP. En el proyecto VASCULAID, el estudio VASCULAID-RETRO tiene como objetivo aprovechar los datos de cohortes existentes y los datos recopilados retrospectivamente para desarrollar algoritmos de inteligencia artificial (IA) capaces de evaluar el riesgo de eventos cardiovasculares y el grado de progresión de la enfermedad.
Para construir y entrenar los algoritmos para las predicciones, planeamos inscribir retrospectivamente al menos 5000 pacientes con AAA y 6000 pacientes con PAD; se aplicarán herramientas de IA a los datos de los pacientes. Se realizará segmentación anatómica automática de imágenes y análisis de imágenes en ecografía, ATC y resonancia magnética. Además, se desarrollarán algoritmos para predecir eventos cardiovasculares y progresión de AAA o PAD basados en análisis de datos de múltiples fuentes.
Los datos de pacientes de los socios del consorcio clínico europeo están disponibles. Este consorcio tiene acceso a grandes cohortes con datos relevantes para el estudio previsto que se utilizarán para enriquecer los registros existentes. Estos datos se utilizarán para perfeccionar los algoritmos desarrollados para la predicción de eventos cardiovasculares y progresión de AAA/PAD.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Kak Khee Yeung, MD, PhD
- Número de teléfono: +31 6 14278725
- Correo electrónico: k.yeung@amsterdamumc.nl
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Lotte Rijken, Msc.
- Correo electrónico: l.rijken@amsterdamumc.nl
Ubicaciones de estudio
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Hamburg, Alemania
- Reclutamiento
- Asklepios Kliniken Hamburg
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Contacto:
- Christian Behrendt
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Helsinki, Finlandia
- Reclutamiento
- Hospital District of Helsinki and Uusimaa (HUS)
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Contacto:
- Riikka Tulamo
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Amsterdam, Países Bajos
- Reclutamiento
- Amsterdam UMC
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Contacto:
- Kak Khee Yeung
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Porto, Portugal
- Reclutamiento
- University Hospital Center of São João
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Contacto:
- Marina Dias-Neto
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Oxford, Reino Unido
- Reclutamiento
- Oxford University Hospitals
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Contacto:
- Regent Lee
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Belgrade, Serbia
- Reclutamiento
- University Clinical Centre of Serbia
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Contacto:
- Igor Koncar
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombres y mujeres, 40-90 años, con AAA >3cm. Esto incluye pacientes con aneurismas infrarrenales, yuxtarrenales, suprarrenales, ilíacos (definidos como 1,5 veces su diámetro normal), así como aneurismas micóticos. También se incluirán pacientes que hayan tenido intervenciones o rupturas.
- Hombres y mujeres, de 40 a 90 años, todos pacientes con EAP (estadios 1, 2, 3 y 4 de Fontaine).
Criterio de exclusión:
- Pacientes con aneurisma ascendente, torácico, toracoabdominal (tipo 1-3).
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Pacientes con aneurisma aórtico abdominal
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Sin intervención, estudio retrospectivo.
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Pacientes con Enfermedad Arterial Periférica
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Sin intervención, estudio retrospectivo.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Desarrollo de algoritmos de predicción de la progresión de la enfermedad.
Periodo de tiempo: 3 años
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El objetivo principal de este estudio retrospectivo es desarrollar y entrenar algoritmos para predecir la progresión de la enfermedad y el riesgo de eventos cardiovasculares en pacientes con AAA y PAD aprovechando datos multiparamétricos de 5000 AAA (>1000 en AUMC) y 6000 PAD (>1000 en AUMC ) pacientes de cohortes y biobancos existentes.
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3 años
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Validación interna de algoritmos de predicción de la progresión de la enfermedad.
Periodo de tiempo: 3 años
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El objetivo secundario será la validación interna de los algoritmos desarrollados utilizando datos de cohortes retrospectivas.
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3 años
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2011279
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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