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Sviluppo di una nuova rete neurale a convoluzione per la classificazione dell'aritmia (AI-ECG)

4 novembre 2020 aggiornato da: Sanjeev Bhavnani MD, Scripps Clinic

Sviluppo di una nuova rete neurale a convoluzione per la classificazione dell'aritmia per ritmi cardiaci defibrillabili

L'identificazione dell'aritmia corretta al momento di un evento clinico, compreso l'arresto cardiaco, è una priorità assoluta per i pazienti, le organizzazioni sanitarie e la sanità pubblica. I recenti sviluppi nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico stanno offrendo nuove opportunità per diagnosticare in modo rapido e accurato le aritmie cardiache e per il modo in cui i nuovi dispositivi mobili per la salute e la telemetria cardiaca vengono utilizzati nella cura dei pazienti. L'attuale indagine mira a convalidare un nuovo approccio statistico di intelligenza artificiale chiamato "classificatore di rete neurale di convoluzione" e le sue prestazioni a diverse aritmie diagnosticate su ECG a 12 derivazioni e Holter/monitoraggio di eventi a derivazione singola. Queste aritmie includono; fibrillazione atriale, tachicardia sopraventricolare, blocco AV, asistolia, tachicardia ventricolare e fibrillazione ventricolare e saranno confrontati con i criteri di prestazione dell'American Heart Association (intervallo di confidenza unilaterale al 95% del 67-92% basato sul tipo di aritmia). A tal fine, l'approccio dello studio consiste nel creare un ampio database ECG di dati ECG grezzi deidentificati e addestrare la rete neurale sui dati ECG al fine di migliorare l'accuratezza diagnostica.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

25458

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Stati Uniti
    • California
      • San Diego, California, Stati Uniti, 92037
        • Scripps Clinic

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • ADULTO
  • ANZIANO_ADULTO
  • BAMBINO

Accetta volontari sani

Sì

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Individui sottoposti a monitoraggio ECG a 12 derivazioni o Holter/Event

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Tutti i dati ECG compilati da database ECG a 12 derivazioni, a derivazione singola e multipla

Criteri di esclusione:

  • Nessuno

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Dati ECG
Dati codificati inclusi; lunghezze d'onda, ampiezza, intervalli, temporizzazione, frequenza
Altro: Classificatore di reti neurali
La rete neurale convoluzionale è configurata per ricevere un segmento di elettrocardiogramma come ingresso e per generare un'uscita indicativa del fatto che il segmento di elettrocardiogramma ricevuto rappresenti un'aritmia cardiaca. Nessuna caratteristica specifica dell'elettrocardiogramma viene identificata nella rete neurale convoluzionale e il segmento dell'elettrocardiogramma ricevuto non viene filtrato, trasformato o elaborato prima della ricezione dall'algoritmo. L'algoritmo viene addestrato in modo simile: i segmenti dell'elettrocardiogramma sono l'unico input per la rete neurale convoluzionale.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione diagnostica
Lasso di tempo: 1 ANNO
Criteri di prestazione dell'ECG dell'American Heart Association
1 ANNO

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Scripps Clinic

Investigatori

  • Investigatore principale: Sanjeev Bhavnani, MD, Scripps Clinic Medical Group

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (EFFETTIVO)

1 ottobre 2018

Completamento primario (EFFETTIVO)

1 marzo 2020

Completamento dello studio (EFFETTIVO)

1 ottobre 2020

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

5 settembre 2018

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

5 settembre 2018

Primo Inserito (EFFETTIVO)

7 settembre 2018

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (EFFETTIVO)

6 novembre 2020

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

4 novembre 2020

Ultimo verificato

1 novembre 2020

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 027527

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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