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Intelligenza artificiale per l'esplorazione automatizzata dei dati clinici dalle cartelle cliniche elettroniche (CardioMining-AI)

27 gennaio 2025 aggiornato da: George Giannakoulas, AHEPA University Hospital

L'utilità dell'intelligenza artificiale per l'estrazione automatizzata e l'elaborazione dei dati clinici dalle cartelle cliniche elettroniche (CardioMining-AI)

Lo scopo di questo studio è evidenziare l'utilità dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per sviluppare algoritmi informatici che raggiungeranno con grande affidabilità, velocità e accuratezza l'estrazione e l'elaborazione automatica di grandi volumi di dati clinici grezzi e non strutturati da cartelle cliniche elettroniche.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

Nonostante il rapido sviluppo della medicina e dell'informatica negli ultimi anni, il trattamento medico nella pratica clinica moderna è spesso empirico e basato su dati retrospettivi. Con il crescente numero di pazienti e la loro concentrazione nei grandi centri del terziario, diventa interessante raccogliere sistematicamente dati clinici e applicarli ai modelli di stratificazione del rischio. Tuttavia, con l'aumento del volume di dati, la raccolta e l'elaborazione manuale dei dati diventa una sfida, poiché questo approccio richiede tempo e denaro per i sistemi sanitari. Inoltre, le informazioni non strutturate, come le note cliniche, sono molto spesso scritte come testo libero, inadatto all'analisi diretta. L'uso dell'intelligenza artificiale è molto promettente e cambierà rapidamente il futuro della medicina nei prossimi anni. Grazie ai processi automatizzati che offre, è possibile estrarre i dati in modo rapido e affidabile per un'ulteriore elaborazione. I risultati del suo utilizzo possono essere facilmente estesi a diversi sistemi sanitari, amplificando la conoscenza prodotta e migliorando l'accuratezza diagnostica e terapeutica, e in definitiva influenzando positivamente i servizi sanitari. Raccogliere la grande quantità di dati da diverse fonti senza compromettere i dati personali dei pazienti è una sfida importante nella scienza moderna.

Verranno raccolte retrospettivamente le note cliniche registrate elettronicamente dei pazienti che sono stati ricoverati nel reparto di Cardiologia degli ospedali terziari, oltre a file aggiuntivi come gli esami di laboratorio e di imaging relativi a ciascun ricovero. Data la dimensione degli ambulatori partecipanti e gli anni durante i quali è stata applicata la registrazione delle cartelle cliniche elettroniche in formato elettronico, si stima che il campione di cartelle cliniche sarà di circa 60.000. Tutte le informazioni che potrebbero potenzialmente essere utilizzate per identificare una persona, come nome, numero ID, codice postale, luogo di residenza, occupazione, saranno cancellate da questi file elettronici. Verrà registrata solo l'età, non la data esatta di nascita di ogni paziente. Verranno registrati solo i giorni di ricovero e non le date esatte di ricovero e dimissione dall'ospedale. Pertanto, i dati non potranno essere assegnati a un soggetto specifico, in quanto non verranno raccolte ulteriori informazioni o identificatori per i soggetti. Dopo l'anonimizzazione dei file, la nota clinica di ogni paziente sarà collegata con una chiave specifica ("identificativo"). Il file elettronico che contiene la correlazione dell'"identificativo" con la nota clinica del paziente sarà conservato in un luogo elettronico ospedaliero sicuro. I file completamente anonimi verranno inizialmente analizzati manualmente per estrarre le informazioni in un database contenente tutte le informazioni cliniche dei pazienti, come le diagnosi di dimissione, i farmaci, i protocolli di trattamento, i test di laboratorio e diagnostici. Contestualmente, verrà analizzato un campione (1/3) delle note cliniche per identificare le parole chiave o le frasi associate a ciascuna diagnosi (ad esempio, la diagnosi di fibrillazione atriale sarà probabilmente registrata come "fibrillazione atriale", "AF" , eccetera.). Utilizzando questo dizionario di parole chiave generato e integrando metodi di intelligenza artificiale e text mining, come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), verrà tentata un'estrazione automatizzata di dati e diagnosi da queste note mediche elettroniche. L'affidabilità e l'accuratezza dei metodi computazionali saranno valutati internamente, confrontando i dati estratti automaticamente con quelli registrati manualmente. Inoltre, l'affidabilità e l'accuratezza di questi metodi computazionali saranno valutati esternamente, applicando questi metodi a 2/3 delle note cliniche in cui non è stata tentata alcuna associazione tra parole chiave e diagnosi specifiche.

Per quanto riguarda la Grecia, il presente studio mira ad essere il primo ad analizzare l'utilità dell'intelligenza artificiale per l'estrazione automatizzata e l'elaborazione di dati clinici non strutturati dalle note cliniche mediche dei pazienti. I risultati di questo studio avranno un impatto positivo su:

  1. l'automazione delle procedure di analisi ed elaborazione dei dati su larga scala
  2. la rapida registrazione epidemiologica e l'utilizzo dei dati clinici
  3. la diagnosi precoce delle malattie
  4. lo sviluppo di profili fenotipici dei pazienti che potrebbero beneficiare di terapie mirate
  5. lo sviluppo di sistemi di supporto alle decisioni cliniche che forniscano informazioni sul possibile decorso clinico dei pazienti dopo la dimissione dall'ospedale e aiutino le decisioni mediche
  6. lo sviluppo e la validazione di modelli prognostici per le principali malattie cardiovascolari

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

60000

Contatti e Sedi

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

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

Luoghi di studio

  • Grecia
      • Alexandroupoli, Grecia
        • Non ancora reclutamento
        • University Cardiology Clinic, Democritus University of Thrace
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Dimitrios Tziakas, MD, PhD
      • Athens, Grecia
        • Reclutamento
        • 1st Department of Cardiology, Hippokration General Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Konstantinos Tsioufis, MD, PhD
      • Heraklion, Grecia
        • Non ancora reclutamento
        • Department of Cardiology, Heraklion University Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Alexandros Patrianakos, MD, PhD
      • Larissa, Grecia
        • Reclutamento
        • University General Hospital of Larissa, University of Thessaly
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Gregory Giamouzis, MD, PhD
      • Patras, Grecia
        • Reclutamento
        • Department of Cardiology, University of Patras Medical School
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Periklis Davlouros, MD, PhD
      • Thessaloniki, Grecia
        • Non ancora reclutamento
        • 3rd Cardiology Department, Hippokration Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Vassilios Vassilikos, MD, PhD
      • Thessaloniki, Grecia
        • Reclutamento
        • Cardiology Department, George Papanikolaou General Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • John Zarifis, MD, PhD
      • Thessaloníki, Grecia, 54636
        • Reclutamento
        • 1st Cardiology Department, AHEPA University Hospital
        • Contatto:
        • Contatto:
          • George Giannakoulas, MD, PhD
      • Thessaloníki, Grecia
        • Reclutamento
        • Laboratory of Medical Physics, Aristotle University of Thessaloniki
        • Contatto:
        • Contatto:
          • Panagiotis Bamidis, Prof

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, Adulto più anziano)

Accetta volontari sani

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Saranno inclusi nello studio tutti i pazienti che sono stati ricoverati nel reparto di Cardiologia degli ospedali terziari e che hanno a disposizione note cliniche/documenti di ricovero archiviati elettronicamente.

Descrizione

Criterio di inclusione:

  • Pazienti ricoverati nei reparti di cardiologia in Grecia
  • Pazienti le cui cartelle cliniche sono archiviate elettronicamente nei sistemi informatici/informatici di ciascun ospedale

Criteri di esclusione:

  • Pazienti deceduti durante il ricovero e quindi non è stata rilasciata alcuna lettera di dimissione

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

  • Modelli osservazionali: Coorte
  • Prospettive temporali: Retrospettiva

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Precisione dell'intelligenza artificiale per estrarre automaticamente i dati clinici dalle cartelle cliniche dei pazienti rispetto ai tradizionali metodi di estrazione manuale dei dati
Lasso di tempo: 1 anno
Tasso di estrazione accurata dei dati clinici (anamnesi, diagnosi di dimissione, farmaci, ecc.) da note cliniche non strutturate utilizzando metodi automatizzati di intelligenza artificiale rispetto ai metodi tradizionali di estrazione manuale dei dati
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
È tempo di mortalità per tutte le cause
Lasso di tempo: fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Periodo di tempo (mesi) fino alla morte per qualsiasi causa durante il periodo di follow-up
fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
È ora di incidere sulle principali malattie cardiovascolari
Lasso di tempo: fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Periodo di tempo (mesi) fino allo sviluppo di insufficienza cardiaca, diabete mellito o malattia coronarica durante il periodo di follow-up
fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Tempo di riospedalizzazione per motivi cardiovascolari
Lasso di tempo: fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Periodo di tempo (mesi) fino al riospedalizzazione per motivi cardiovascolari durante il periodo di follow-up
fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Tempo di ictus o embolia sistemica
Lasso di tempo: fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Periodo di tempo (mesi) prima dell'ictus o dell'embolia sistemica durante il periodo di follow-up
fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Tempo di sindrome coronarica acuta
Lasso di tempo: fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)
Periodo di tempo (mesi) fino alla sindrome coronarica acuta durante il periodo di follow-up
fino a 8 anni (dalla dimissione dall'ospedale fino alla data di completamento dello studio primario)

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

AHEPA University Hospital

Collaboratori

George Papanicolaou Hospital
University General Hospital of Heraklion
University General Hospital of Patras
Ippokrateio General Hospital of Thessaloniki
University Hospital, Alexandroupolis
General Hospital of Larissa
Hippokration Hospital Athens

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)

14 gennaio 2022

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2025

Completamento dello studio (Stimato)

1 marzo 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

24 novembre 2021

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

15 dicembre 2021

Primo Inserito (Effettivo)

4 gennaio 2022

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 gennaio 2025

Ultimo verificato

1 gennaio 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 545/19.11.2021

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

SÌ

Descrizione del piano IPD

Protocollo di studio, piano di analisi statistica e risultati saranno resi disponibili attraverso pubblicazioni. Il codice analitico sarà disponibile nelle comunità/repository open source

Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD

  • STUDIO_PROTOCOLLO
  • LINFA
  • CODICE_ANALITICO

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli 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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