Uso de IA basada en fotografías de la retina para predecir incidentes de enfermedad coronaria (DeepCHD Plus)
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Descripción detallada
Este es un ensayo controlado aleatorio (ECA) que evalúa la eficacia de una herramienta de apoyo a la toma de decisiones basada en inteligencia artificial en la predicción del riesgo de enfermedad coronaria y la toma de decisiones por parte de los médicos. Los casos de los participantes del estudio de cohorte prospectivo se asignarán aleatoriamente al grupo de guía (p. ej., PCE) o al grupo de IA después de la evaluación inicial (intuición clínica):
Hay tres entornos: (1) Intuición clínica (evaluación inicial) Los médicos toman decisiones sobre el inicio de la estrategia de prevención (p. ej., inicio con estatinas) sin ninguna asistencia externa. La evaluación se basa únicamente en el juicio clínico y la experiencia del médico. (2) Grupo basado en pautas (Grupo de pautas) Los médicos utilizan una tabla PCE para calcular el riesgo de ASCVD a 10 años. Este enfoque se alinea con las pautas clínicas actuales para ayudar en la toma de decisiones. (3) Grupo asistido por IA (Grupo AI) Los médicos reciben estimaciones de probabilidad de enfermedad coronaria a partir de un modelo de IA basado en fotografías de retina. La herramienta de IA proporciona probabilidades individualizadas de enfermedad coronaria obstructiva, aprovechando los biomarcadores retinianos asociados con el riesgo cardiovascular.
Objetivo principal Evaluar si el apoyo a las decisiones guiado por IA podría mejorar la precisión diagnóstica de la enfermedad coronaria en mayor medida que las evaluaciones clínicas estándar, ambas en comparación con la intuición clínica. La precisión podría evaluarse según el grado de inicio de la prevención (p. ej., prescripción de estatinas) correspondiente a los resultados reales de enfermedad coronaria observados.
Objetivo secundario Evaluar si el apoyo a las decisiones guiado por IA reduce el tiempo necesario para completar las evaluaciones de enfermedades coronarias y la toma de decisiones.
Participantes, lectores y aleatorización:
Participantes: Participantes en estudios de cohortes prospectivos, con seguimiento de 10 años.
Lectores: Médicos que realizan evaluaciones de la probabilidad de enfermedad coronaria y hacen recomendaciones de prevención primaria.
Aleatorización: los participantes serán asignados al azar a uno de los grupos (PCE o AI) después de la evaluación clínica al inicio del estudio mediante aleatorización en bloques para garantizar tamaños de grupo equilibrados.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: HONGWEI JI
- Número de teléfono: +8613120518791
- Correo electrónico: hongweijicn@gmail.com
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Individuos sin factores de riesgo vascular no controlados.
- Rango de edad: 40-75 años
- Puede aceptar y cooperar con el examen y el posible trabajo de seguimiento después de ser seleccionado para ensayos clínicos.
Criterios de exclusión:
- Enfermedad pulmonar grave y pacientes con cáncer o cirugía.
- Usuario de estatinas o enfermedad cardiovascular preexistente.
- Individuos con disfunción hepática y renal grave y desequilibrio electrolítico.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Poner en pantalla
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Único
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Grupo asistido por IA (Grupo AI)
Los médicos reciben estimaciones de probabilidad de enfermedad coronaria a partir de un modelo de inteligencia artificial basado en fotografías de retina.
La herramienta de IA proporciona probabilidades de enfermedad coronaria individualizadas, aprovechando los biomarcadores retinianos asociados con el riesgo cardiovascular.
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Los lectores médicos recibirán ayuda con la probabilidad de enfermedad coronaria derivada de la IA.
La herramienta de IA proporciona probabilidades y diagnósticos individualizados de enfermedad coronaria obstructiva, aprovechando los biomarcadores retinianos asociados con el riesgo cardiovascular.
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Comparador activo: Grupo basado en directrices (grupo de directrices)
Los médicos utilizan una calculadora PCE para calcular el riesgo de ASCVD a 10 años.
Este enfoque se alinea con las pautas clínicas actuales para ayudar en la toma de decisiones.
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Los médicos utilizan PCE para calcular la probabilidad de riesgo de ASCVD a 10 años.
Este enfoque se alinea con las pautas clínicas actuales para ayudar en la toma de decisiones.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Exactitud
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 semana.
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Evaluar si el apoyo a las decisiones guiado por IA podría mejorar la precisión diagnóstica de la enfermedad coronaria en mayor medida que las evaluaciones clínicas estándar, ambas en comparación con la intuición clínica.
La precisión podría evaluarse según el grado en que el inicio de la prevención (p. ej., prescribir estatinas) se alinea con los resultados reales de la enfermedad coronaria observados.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 semana.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Tien Yin Wong, Tsinghua University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
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 (Estimado)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- DeepCHD Plus
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.
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
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