Detección y diagnóstico de miocardiopatías mediante IA mediante ATC coronaria (Atlantis)
Detección y diagnóstico de miocardiopatías mediante inteligencia artificial mediante angiografía por tomografía computarizada coronaria
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Las enfermedades cardiovasculares (ECV) son las principales causas de muerte y discapacidad en todo el mundo. Dado que la enfermedad de las arterias coronarias representa una gran proporción de la carga de enfermedad cardiovascular, la angiografía coronaria por tomografía computarizada (ATCC) se ha utilizado ampliamente para una evaluación integral de la carga aterosclerótica coronaria total. Por el contrario, la resonancia magnética cardíaca (RMC) sigue siendo el estándar de oro para evaluar y diagnosticar las miocardiopatías. Sin embargo, la aplicación clínica de la RMC se ha visto obstaculizada por el tiempo y el costo de los exámenes y la escasez de médicos y personal calificado. En consecuencia, el valor de la CCTA en la detección y el diagnóstico de las miocardiopatías justifica una mayor investigación.
La capacidad de la inteligencia artificial para aprender características distintivas y reconocer patrones característicos en big data sin un trabajo manual extenso la hace muy efectiva para interpretar datos CCTA. Aunque muy pocos estudios investigaron el valor diagnóstico de la CCTA para las miocardiopatías, que hasta ahora no está establecido ni aplicado en la práctica clínica por los radiólogos, el análisis de imágenes automatizado tiene una clara ventaja en comparación con los humanos al ofrecer soluciones objetivas y uniformes. Además, aún se desconoce si se puede utilizar un enfoque integral de inteligencia artificial de extremo a extremo para analizar CCTA para el diagnóstico de múltiples clasificaciones de miocardiopatías.
Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo desarrollar y validar un enfoque asistido por inteligencia artificial en CCTA para la detección y diagnóstico de miocardiopatías en pacientes con sospecha de enfermedad de las arterias coronarias.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Junbo Ge, MD, PhD
- Número de teléfono: 008664041990
- Correo electrónico: jbge@zs-hospital.sh.cn
Copia de seguridad de contactos de estudio
- Nombre: Chenguang Li, MD, PhD
- Correo electrónico: li.chenguang@zs-hospital.sh.cn
Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Niño
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Cohorte de miocardiopatía:
Criterios de inclusión:
- Un diagnóstico clínico de miocardiopatías, que incluyen miocardiopatía hipertrófica, miocardiopatía dilatada, miocardiopatía restrictiva, amiloidosis cardíaca, miocarditis, miocardiopatía arritmogénica del ventrículo derecho y enfermedad de las arterias coronarias/cardiopatía isquémica.
- Al menos una CCTA antes de la cirugía o el tratamiento con dispositivo implantable.
Criterios de exclusión:
- No se registró ningún diagnóstico de miocardiopatía o tipo indeterminado de miocardiopatía.
- Un diagnóstico clínico de anomalías cardíacas secundarias debidas a otras enfermedades orgánicas o sistémicas.
- Cirugía o tratamiento con dispositivo implantable antes del examen CCTA.
Cohorte de control:
- Criterios de inclusión: participantes con al menos un examen CCTA.
- Criterio de exclusión: diagnóstico clínico de enfermedades cardiovasculares (incluida miocardiopatía, antecedentes de infarto de miocardio, antecedentes de cirugía cardíaca, implantación de stent, implantación de DAI, etc.) o anomalías cardíacas secundarias debidas a enfermedades sistémicas.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
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Cohorte de miocardiopatía
Los pacientes que se han sometido a un examen CCTA y han registrado un diagnóstico de miocardiopatía se inscriben en la cohorte de miocardiopatía.
Diagnóstico clínico de miocardiopatías basado en el historial médico eléctrico (EMR) completo de los pacientes, que abarca presentaciones clínicas, antecedentes familiares, resultados de laboratorio, ECG, ecocardiograma, todas las evaluaciones de imágenes disponibles (si las hay, es decir, resonancia magnética cardíaca, tomografía computarizada por emisión de fotón único, y angiografía coronaria invasiva) y biopsia de miocardio (si corresponde).
Los diagnósticos clínicos se recuperan de (EMR) y se utilizan como datos reales para el desarrollo de modelos de diagnóstico y detección basados en CCTA asistidos por IA.
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Utilizando una subcohorte derivada, los investigadores pretenden desarrollar primero un modelo de detección asistido por IA basado en CCTA (CCTAI) para distinguir a los pacientes con anomalías cardíacas de los controles normales.
En segundo lugar, los investigadores apuntan a desarrollar un modelo de diagnóstico CCTAI con resultados de clasificación múltiple del diagnóstico de miocardiopatía.
Ambos modelos se probarán en una cohorte de validación interna y una cohorte de validación externa.
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Cohorte de control
Los participantes que se someten a un examen CCTA se reclutan en la cohorte de control dado que su historial médico descarta enfermedades cardiovasculares (incluidas miocardiopatía, antecedentes de infarto de miocardio, antecedentes de cirugía cardíaca, implantación de stent, implantación de ICD, etc.) y anomalías cardíacas secundarias debidas. a enfermedades sistémicas.
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Utilizando una subcohorte derivada, los investigadores pretenden desarrollar primero un modelo de detección asistido por IA basado en CCTA (CCTAI) para distinguir a los pacientes con anomalías cardíacas de los controles normales.
En segundo lugar, los investigadores apuntan a desarrollar un modelo de diagnóstico CCTAI con resultados de clasificación múltiple del diagnóstico de miocardiopatía.
Ambos modelos se probarán en una cohorte de validación interna y una cohorte de validación externa.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Rendimiento diagnóstico
Periodo de tiempo: Examen CCTA antes de tratamientos quirúrgicos o intervencionistas.
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El rendimiento de los modelos de IA se evalúa valorando su sensibilidad, especificidad, precisión y puntuación F1 (media armónica del valor predictivo positivo y sensibilidad), con IC del 95% bilaterales, así como el AUC de la República de China con IC bilaterales del 95%. CI laterales.
La puntuación F1 es complementaria al AUC, que es particularmente útil en el contexto de predicción multiclase y menos sensible que el AUC en entornos de desequilibrio de clases.
Para una medida agregada del rendimiento del modelo, los investigadores calculan la media ponderada por frecuencia de clase para la puntuación F1 y el AUC.
Otras métricas de evaluación del rendimiento diagnóstico incluyen la tasa de verdaderos positivos, la tasa de verdaderos negativos, la tasa de falsos positivos, la tasa de falsos negativos, la precisión, la sensibilidad (recordación), la especificidad, el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo.
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Examen CCTA antes de tratamientos quirúrgicos o intervencionistas.
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Chenguang Li, MD, PhD, Fudan 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 (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
- Enfermedad de la válvula aórtica
- Laminopatías
- Enfermedades cardíacas
- Enfermedades Genéticas Congénitas
- Enfermedades de las válvulas cardíacas
- Anomalías congénitas
- Anomalías cardiovasculares
- Defectos Cardíacos Congénitos
- Estenosis Aórtica Subvalvular
- Estenosis de la válvula aórtica
- Cardiomegalia
- Enfermedades cardiovasculares
- Miocarditis
- Miocardiopatías
- Miocardiopatía Hipertrófica
- Miocardiopatía Dilatada
- Displasia arritmogénica del ventrículo derecho
- Miocardiopatía Restrictiva
Otros números de identificación del estudio
- ZS-CCTAI
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
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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