Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Software for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements (PANECHO)
27 juillet 2026 mis à jour par: Centro Cardiologico Monzino
PANECHO: Diagnostic Accuracy of a Deep Learning-Based Artificial Intelligence Software Developed for Automated Multiparametric Echocardiographic Measurements From Echocardiographic Video Images: A Multicenter Study of the Italian Society of Echocardiography and Cardiovascular Imaging (SIECVI)
Transthoracic echocardiography is an essential imaging modality for the diagnosis and follow-up of cardiovascular diseases.
Comprehensive echocardiographic assessment requires multiple quantitative measurements of cardiac structure and function, which are time-consuming and highly dependent on operator expertise.
US2.AI (Us2.v1) is an artificial intelligence (deep learning)-based software designed to automatically analyze standard two-dimensional and Doppler echocardiographic DICOM video clips acquired from different ultrasound vendors.
The software provides automated measurements of cardiac morphology and function, including chamber dimensions and volumes, left and right ventricular systolic and diastolic function, myocardial strain, and Doppler-derived parameters, generating a comprehensive echocardiographic report based on current international guideline recommendations.
In addition, the software may assist in identifying echocardiographic features suggestive of several cardiovascular conditions, including heart failure, pulmonary hypertension, hypertrophic cardiomyopathy, cardiac amyloidosis, valvular heart disease, and ischemic cardiomyopathy.
Aperçu de l'étude
Statut
Recrutement
Les conditions
Description détaillée
This is a non profit, prospective, multicenter observational study aimed at evaluating the diagnostic accuracy of the US2.AI software by comparing its automated echocardiographic measurements with measurements performed by experienced echocardiographers, considered the reference standard.
The study will assess the agreement between automated and expert-derived measurements and determine the reliability of the software in routine clinical practice. Demonstrating high diagnostic accuracy may support the use of artificial intelligence to standardize echocardiographic measurements and facilitate comprehensive image analysis, particularly in settings where advanced analysis tools or highly experienced operators are not readily available.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
1157
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.
Coordonnées de l'étude
- Nom: Laura Fusini, MD
- Numéro de téléphone: +39 0258002909
- E-mail: laura.fusini@cardiologicomonzino.it
Lieux d'étude
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Lombardy
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Milan, Lombardy, Italie, 20132
- Recrutement
- Centro Cardiologico Monzino, IRCCS
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Contact:
- Chiara Centenaro
- Numéro de téléphone: +39 0258002031
- E-mail: chiara.centenaro@cardiologicomonzino.it
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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
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
Méthode d'échantillonnage
Échantillon non probabiliste
Population étudiée
Consecutive adult patients undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories with experienced operators.
La description
Inclusion Criteria:
- Adults aged 18 years or older.
- Undergoing clinically indicated standard transthoracic echocardiography.
- Adequate echocardiographic image quality for automated and expert analysis.
- Written informed consent provided prior to study participation.
Exclusion Criteria:
- Age <18 years.
- Frequent and/or complex cardiac arrhythmias during echocardiographic examination.
- Suboptimal echocardiographic images.
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 |
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Prospective Cohort
Consecutive adult patients referred for clinically indicated standard transthoracic echocardiography at seven high-volume echocardiography laboratories will be enrolled.
Echocardiographic examinations will be performed according to routine clinical practice by experienced operators.
Standard two-dimensional, Doppler, and other clinically indicated measurements required for the diagnostic report will be obtained manually by expert echocardiographers and automatically by the artificial intelligence software (US2.AI).
No additional study-specific imaging procedures or follow-up visits are planned.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements across predefined patient subgroups
Délai: January 2027
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Comparison of the agreement between automated and expert-derived measurements in predefined subgroups, including participants with normal echocardiographic findings and those with specific cardiovascular diseases.
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January 2027
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Agreement between AI-derived and expert-derived echocardiographic measurements
Délai: Jan 2027
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Agreement between automated echocardiographic measurements generated by the US2.AI software and manual measurements performed by experienced echocardiographers (reference standard) across standard two-dimensional, Doppler, and strain parameters.
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Jan 2027
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Time required for echocardiographic analysis
Délai: January 2027
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Comparison of the time required to obtain a complete set of echocardiographic measurements using manual analysis by experienced echocardiographers versus automated analysis by the US2.AI software.
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January 2027
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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Agreement between AI-assisted and expert final echocardiographic diagnoses
Délai: January 2027
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Agreement between the final echocardiographic diagnosis suggested by the US2.AI software and the final diagnosis reported by the expert echocardiographer.
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January 2027
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
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)
27 avril 2026
Achèvement primaire (Estimé)
31 janvier 2027
Achèvement de l'étude (Estimé)
31 janvier 2027
Dates d'inscription aux études
Première soumission
27 juillet 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
27 juillet 2026
Première publication (Réel)
31 juillet 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
31 juillet 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
27 juillet 2026
Dernière vérification
1 juillet 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Autres numéros d'identification d'étude
- L2-309
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 .