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Étude sur le système de reconnaissance par IA des sons cardiaques dans le dépistage des cardiopathies congénitales

30 juillet 2026 mis à jour par: Kun Sun, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Étude multicentrique sur l'exploration et l'application du système de reconnaissance des sons cardiaques assisté par la technologie de l'intelligence artificielle dans le dépistage des cardiopathies congénitales chez les enfants

L'objectif de cette étude est d'établir un algorithme d'IA basé sur l'apprentissage en profondeur pour renforcer la capacité de classer les souffles cardiaques de personnes en bonne santé et différentes maladies cardiaques congénitales majeures ou subdivisées (CHD) et d'évaluer l'efficacité de l'intelligence artificielle assistée par la technologie. système de reconnaissance des sons cardiaques (appelé : système de reconnaissance des sons cardiaques par IA) pour le dépistage multicentrique des cardiopathies coronariennes.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Intervention / Traitement

Description détaillée

Il s'agit d'une étude transversale multicentrique en grappes en CHINE. Les sons cardiaques seront recueillis par auscultation à l'aide d'un stéthoscope électronique chez les enfants (0 ~ 18 ans) confirmés avec ou sans coronaropathie par échocardiographie lors d'une consultation externe ou d'une hospitalisation dans 10 centres médicaux pédiatriques. Les sons cardiaques seront visualisés sous forme de phonocardiogramme, et l'extraction des caractéristiques sera effectuée après la classification des sons cardiaques normaux et anormaux et l'étiquetage des caractéristiques des souffles cardiaques par des spécialistes cardiovasculaires pédiatriques. L'algorithme d'intelligence artificielle (apprentissage automatique, apprentissage en profondeur, etc.) sera formé pour construire un système de reconnaissance des bruits cardiaques avec les données mentionnées ci-dessus. Nous utiliserons la courbe de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) pour comparer la capacité de reconnaissance et de classification des anomalies sons cardiaques entre différents algorithmes d'intelligence artificielle. En prenant les résultats de l'échocardiographie comme étalon-or, nous utiliserons les indices d'évaluation, tels que la sensibilité, la spécificité, la précision, la valeur prédictive positive, la valeur prédictive négative, etc., pour comparer la capacité diagnostique du dépistage des maladies coronariennes entre le système de reconnaissance de l'IA et l'humain pédiatres cardiovasculaires. Notre objectif est d'utiliser la technologie de l'intelligence artificielle pour assister l'auscultation cardiaque pour le dépistage des coronaropathies.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

9370

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

  • Chine
      • Beijing, Chine
        • Beijing Anzhen Hospital
      • Chongqing, Chine
        • Children's Hospital Affiliated to Chongqing Medical University
      • Guangxi, Chine
        • The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
      • Guangzhou, Chine
        • Guangzhou Women and Children's Medical Center
      • Hangzhou, Chine
        • Children's Hospital Affiliated to Zhejiang Medical University
      • Hunan, Chine
        • Hunan Children's Hospital
      • Jinan, Chine
        • Shandong Provincial Hospital
      • Kunming, Chine
        • Kunming Children's Hospital
      • Lanzhou, Chine
        • Lanzhou University Second Hospital
      • Linyi, Chine
        • Linyi Hospital for Women and Children
      • Shanghai, Chine
        • Children's Hospital of Shanghai
      • Shanghai, Chine
        • Shanghai Children's Medical Center
      • Shiyan, Chine
        • Shiyan Taihe Hospital
      • Suzhou, Chine
        • Children's Hospital of Soochow University
      • Wenzhou, Chine
        • The Second Hospital Affiliated to Wenzhou Medical University
      • Wuhan, Chine
        • Wuhan Children's Hospital

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

Pas plus vieux que 18 ans (Enfant, Adulte)

Accepte les volontaires sains

Oui

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Population pédiatrique en service ambulatoire ou hospitalisé dans dix centres médicaux pédiatriques en CHINE

La description

Critère d'intégration:

  1. 0 ~ 18 ans, quel que soit le sexe ；
  2. Enfants avec ou sans cardiopathie congénitale confirmée par échocardiographie；
  3. Sur la base d'un consentement éclairé，disposé à coopérer avec notre groupe.

Critère d'exclusion:

  1. ≥ 18 ans ;
  2. Les enfants qui ne peuvent pas subir d'échocardiographie ou d'autres tests connexes ;
  3. Les sujets qui refusent de participer ou qui ne veulent pas coopérer avec la fourniture de données diagnostiques et thérapeutiques pour une analyse et une recherche plus approfondies.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
0 ~ 18 ans enfants
Enfants pendant la consultation externe ou l'hospitalisation
Test diagnostique: Auscultation cardiaque et échocardiographie
L'auscultation cardiaque sera effectuée par un pédiatre cardiovasculaire et l'échocardiographie par un échocardiologue

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC) de sensibilité
Délai: Juillet 2020 à décembre 2021
ROC de sensibilité dans le dépistage des coronaropathies par différents algorithmes d'intelligence artificielle et auscultation
Juillet 2020 à décembre 2021

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: KUN SUN, MD, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 juillet 2020

Achèvement primaire (Réel)

1 mai 2024

Achèvement de l'étude (Réel)

1 mai 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

11 mars 2020

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

11 mars 2020

Première publication (Réel)

13 mars 2020

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

3 août 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

30 juillet 2026

Dernière vérification

1 mai 2024

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • XH-20-003

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

INDÉCIS

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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