AI-EKG-seulonta vasemman kammion systolisen toimintahäiriön varalta
torstai 1. helmikuuta 2024 päivittänyt: Seoul National University Hospital
AI-EKG-seulonta vasemman kammion systolisen toimintahäiriön varalta: tuleva, havainnollinen, monikeskustutkimus
Tämän tutkimuksen tarkoituksena on varmistaa elektrokardiogrammiin sovelletun tekoälyalgoritmin tehokkuus mahdollisena seulontatyökaluna vasemman kammion systoliseen toimintahäiriöön.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ei vielä rekrytointia
Yksityiskohtainen kuvaus
Nykyiset tutkijat ovat kehittäneet tekoälyn (AI) algoritmin, joka perustuu 12-kytkentäiseen elektrokardiogrammiin (EKG), joka havaitsee vasemman kammion systolisen toimintahäiriön 364 845 EKG:n kautta 148 547 potilaalta. Sitten, kun mallia testattiin takautuvasti 59 805 EKG:llä 24 376 potilaasta, mallin suorituskyky ilmaistuna alueena vastaanottimen toimintakäyrän alla oli 0,889 (95 % CI 0,887-0,891).
Aiomme validoida mallimme tehokkuuden mahdollisena seulontatyökaluna vasemman kammion systolisen toimintahäiriön osalta.
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
1530
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Hak Seung Lee, MD
- Puhelinnumero: +1-771-216-0764
- Sähköposti: cardiolee@gmail.com
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei käytössä
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Potilaat, joille tehdään 12-kytkentäinen EKG ja transthorakaalinen kaikukardiografia rutiininomaisessa kliinisessä käytännössä
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Yksityishenkilöt tai ne, joiden laillinen edustaja suostuu osallistumaan tutkimukseen, ja allekirjoittavat suostumuslomakkeen
- Pystyy suorittamaan sekä 12-kytkentäisen EKG:n että rintakehän kaikukardiografian
Poissulkemiskriteerit:
- Henkilöt, jotka ovat alle 18-vuotiaita.
- Henkilöt, jotka eivät suostu osallistumaan tutkimukseen
- Potilaat, jotka eivät voi osallistua kliinisiin tutkimuksiin tutkijan harkinnan mukaan
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Vastaanottimen toimintakäyrän alla oleva pinta-ala (AUROC)
Aikaikkuna: Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
AI-mallin suorituskyky havaitsee LVSD, ilmaistaan AUROC.
LVSD:n diagnostisen apuvälineenä esitetään ROC-käyrä, joka ilmaistaan herkkyydellä (1-spesifisyys), ja ennusteen tarkkuus varmistetaan laskemalla AUROC, joka on alla oleva alue.
|
Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Herkkyys
Aikaikkuna: Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
AI-mallin herkkyys havaitsee LVSD:n
|
Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
|
Spesifisyys
Aikaikkuna: Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
AI-mallin herkkyys havaitsee potilaita, joilla on normaali vasemman kammion systolinen toiminta
|
Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
|
Positiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
Positiivinen ennustearvo rekrytoidussa potilasjoukossa
|
Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
|
Negatiivinen ennustearvo
Aikaikkuna: Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
Negatiivinen ennustearvo rekrytoidussa potilasjoukossa
|
Opintojen suorittamisen kautta keskimäärin 1 vuosi
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Tutkijat
- Päätutkija: Seung-Pyo Lee, MD, PhD, Seoul National University Hospital
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.
Yleiset julkaisut
- Kwon JM, Jo YY, Lee SY, Kang S, Lim SY, Lee MS, Kim KH. Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG. Diagnostics (Basel). 2022 Mar 8;12(3):654. doi: 10.3390/diagnostics12030654.
- Kwon JM, Kim KH, Jeon KH, Kim HM, Kim MJ, Lim SM, Song PS, Park J, Choi RK, Oh BH. Development and Validation of Deep-Learning Algorithm for Electrocardiography-Based Heart Failure Identification. Korean Circ J. 2019 Jul;49(7):629-639. doi: 10.4070/kcj.2018.0446. Epub 2019 Mar 21.
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Torstai 1. helmikuuta 2024
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Keskiviikko 10. heinäkuuta 2024
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Torstai 10. heinäkuuta 2025
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Torstai 2. marraskuuta 2023
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Sunnuntai 21. tammikuuta 2024
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tiistai 30. tammikuuta 2024
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Arvioitu)
Maanantai 5. helmikuuta 2024
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Torstai 1. helmikuuta 2024
Viimeksi vahvistettu
Sunnuntai 1. lokakuuta 2023
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- H-2306-083-1439
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .