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Intelligenza artificiale con apprendimento profondo e geni sulle malattie cardiovascolari

13 marzo 2019 aggiornato da: Ping-Yen Liu, National Cheng-Kung University Hospital

Applicazione del deep learning dell'intelligenza artificiale alla correlazione tra malattie cardiovascolari e differenze individualizzate

Uno studio di associazione con un ampio database dal sistema di cartelle cliniche elettroniche, immagini, analisi dei risultati e variazioni genetiche del polimorfismo a singolo nucleotide mediante metodi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale in una popolazione basata su un centro medico taiwanese e cinese

Panoramica dello studio

Stato

Sconosciuto

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Negli ultimi anni, l'analisi di database di big data unita al deep learning informatico ha gradualmente svolto un ruolo importante nella tecnologia biomedica. Per un gran numero di analisi dei dati delle cartelle cliniche, analisi delle immagini, analisi della differenza del polimorfismo a singolo nucleotide, ecc., È possibile osservare ampiamente tutte le ricerche pertinenti sullo sviluppo e l'applicazione dell'intelligenza artificiale. Per indicazione clinica, i pazienti possono ricevere una varietà di esami e trattamenti cardiovascolari di routine, come: ecografia cardiaca, ECG multipercorso, angiografia cardiovascolare e periferica, ecografia intravascolare e tomografia a coerenza ottica, fisiologia elettrica, ecc... L'attuale studio prevede che il team investigativo cardiovascolare tragga vantaggio dal fatto che oltre all'esame e al trattamento che i partecipanti dovrebbero ricevere in modo appropriato, gli investigatori possono anche analizzare le differenze individuali e utilizzare la "metodologia di apprendimento profondo" per analizzare la differenza nella forma fisica , l'efficacia terapeutica e la considerazione nella sicurezza del trattamento. L'ulteriore obiettivo di questo studio è migliorare la qualità dell'assistenza sanitaria, la realizzazione della "medicina precisa" cardiovascolare, in particolare con la differenza personale sulla variazione genetica.

Questo studio analizzerà le differenze nell'individualizzazione delle malattie cardiovascolari tra malattie e altri soggetti per migliorare ulteriormente la qualità delle cure per i pazienti clinici. Utilizzando il sistema di apprendimento profondo dell'intelligenza artificiale, gli investigatori sperano non solo di migliorare il tasso diagnostico e anche di ottenere una previsione più accurata del recupero del paziente, migliorare la qualità medica nel prossimo futuro.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Anticipato)

5000

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

      • Tainan, Taiwan, 704
        • Reclutamento
        • Department of Internal Medicine, National Cheng Kung University Hospital
        • Contatto:

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

18 anni e precedenti (ADULTO, ANZIANO_ADULTO)

Accetta volontari sani

No

Sessi ammissibili allo studio

Tutto

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Pipeline per la registrazione del caso:

  1. Arruolaremo soggetti indaganti dalle cliniche di quasi 10 medici selezionati dal nostro assistente o dai medici stessi, con quasi 100-120 casi al mese. Secondo la nostra esperienza iniziale durante la nostra precedente sovvenzione ospedaliera nel 2018, abbiamo mostrato un numero di casi fattibile da arruolare, quasi 1000 casi entro 3 mesi di arruolamento. In totale, prevediamo di reclutare 5000 soggetti con malattie cardiovascolari o con fattori di rischio entro 3 anni. (omologazione IRB A-ER-107-149)
  2. I nostri soggetti di studio saranno valutati mensilmente se soddisfano i criteri dei casi da un medico indipendente.
  3. Rispetto alla malattia, il solo gruppo dei fattori di rischio (500 casi) sarà il gruppo corrispondente per il background genetico e il confronto dei risultati.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Criteri di selezione dei pazienti e piano di arruolamento:

Arruolaremo soggetti provenienti da cliniche cardiovascolari o pazienti ricoverati dal National Cheng Kung University Hospital dal 2018 al 2021 dopo la firma del consenso informato da parte dei pazienti e delle loro famiglie. I principali criteri di iscrizione includono una delle malattie o condizioni correnti:

A. Malattia coronarica:

  1. Storia di infarto del miocardio
  2. Malattia coronarica con studio di immagini angiografiche tomografiche computerizzate con stenosi luminale di almeno un vaso >70%
  3. Impianto di stent coronarici mediante database di immagini ospedaliere
  4. Scansione positiva al tallio-201 / test su tapis roulant positivo con 2 fattori di rischio aggiuntivi, tra cui

    1. Diabete mellito
    2. Ipertensione
    3. Dislipidemia
    4. Anamnesi familiare di morte improvvisa, intervento di bypass coronarico, attacchi vascolari cerebrali (CVA), infarto miocardico prematuro
    5. Comportamenti al fumo

B. Insufficienza cardiaca congestizia con ridotta frazione di eiezione

1. Ecocardiografia frazione di eiezione ventricolare sinistra <40%

C. Cardiomiopatia ipertrofica:

  1. Setto interventricolare del ventricolo sinistro (IVS) > 15 mm
  2. Indice di massa del ventricolo sinistro> 200 g
  3. Ipertrofia apicale rilevata sul referto con vista a 4 camere

D. fibrillazione atriale

  1. Registrato da Holter ECG continuo
  2. Registrato da ECG completo standard a 12 derivazioni

E. Ipertensione polmonare

  1. Eco con pressione polmonare sistolica (sysPAP)> 40 mmHg
  2. Diagnosi di ipertensione polmonare idiopatica
  3. Sotto farmaci per l'ipertensione polmonare

Malattia di F. Fabry

  1. Deficit dell'enzima α-galattosidasi (a-GAL).
  2. Disordine genetico

G. Paziente con soli fattori di rischio (<3 fattori di rischio), riconosciuto come gruppo di confronto (>500 casi)

  1. Diabete mellito
  2. Ipertensione
  3. Dislipidemia
  4. Anamnesi familiare di morte improvvisa, intervento di bypass coronarico, attacchi vascolari cerebrali, infarto miocardico prematuro
  5. Comportamento al fumo

Criteri di esclusione:

  • Pazienti che non vogliono essere arruolati
  • La concentrazione della raccolta del DNA era inadeguata dopo 3 volte di raccolta

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
Gruppo cardiovascolare ad alto rischio (malattia).
A. Malattia coronarica B. Insufficienza cardiaca congestizia con ridotta frazione di eiezione C. Cardiomiopatia ipertrofica D. Fibrillazione atriale E. Ipertensione polmonare F. Malattia di Fabry
Il punteggio ASCVD <10% sarà nel gruppo di controllo o a basso rischio
Cardiovascolare Gruppo a basso rischio (controllo).
I pazienti con solo fattori di rischio con punteggio ASCVD <10% saranno riconosciuti come gruppo di confronto
Il punteggio ASCVD <10% sarà nel gruppo di controllo o a basso rischio

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Eventi cardiovascolari maggiori
Lasso di tempo: 5 anni
Il tasso di infarto del miocardio, ictus, morte, morte cardiovascolare, insufficienza cardiaca con ricovero
5 anni

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
La funzione cardiaca cambia
Lasso di tempo: 5 anni
parametri e cambiamenti di funzione dall'ecocardiografia
5 anni
Profili lipidici
Lasso di tempo: 5 anni
Le variazioni percentuali e la risposta del profilo lipidico con agenti ipolipemizzanti regolari
5 anni
Eventi di aritmia
Lasso di tempo: 5 anni
Il tasso di complicanze ed eventi clinici associati all'aritmia, stokes
5 anni
Eventi coronarici acuti ricorrenti
Lasso di tempo: 5 anni
Il tasso di eventi coronarici acuti ricorrenti con necessità di ospedalizzazione o procedure di reintervento per l'arteria coronarica necessarie
5 anni

Collaboratori e investigatori

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

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)

28 agosto 2018

Completamento primario (ANTICIPATO)

1 dicembre 2021

Completamento dello studio (ANTICIPATO)

1 giugno 2022

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

8 marzo 2019

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

13 marzo 2019

Primo Inserito (EFFETTIVO)

15 marzo 2019

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (EFFETTIVO)

15 marzo 2019

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

13 marzo 2019

Ultimo verificato

1 marzo 2019

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • A-ER-107-149

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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