CXRを用いたAIによる心機能予測モデルの実現可能性 (AI-CXR)
2022年9月12日 更新者：SungA Bae、Yonsei University
胸部X線撮影を用いた人工知能による心機能予測モデルの実現可能性
研究者らは、胸部X線撮影画像と経胸壁心エコー検査データを使用して左心室駆出率を予測する人工知能モデルを開発する予定である。
調査の概要
詳細な説明
心不全を初めて発症した患者や心機能に関する情報が無い患者では、早期に心エコー検査を検討する必要があるが、実際の医療現場では時間や人員の不足により検査が遅れる場合がある。
主な目的: 胸部 X 線写真を使用して左心室駆出率を予測する
研究の種類
観察的
入学 (実際)
505
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
-
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Giheung-gu
-
Yongin、Giheung-gu、大韓民国、16995
- Yongin Severance Hospital
-
-
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
20年～90年 (アダルト、OLDER_ADULT)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
経胸壁心エコー図検査を受けている患者が登録されます。
説明
包含基準:
- 20歳以上の大人
- 呼吸困難や胸痛のため救急外来や外来を受診した患者さん
除外基準:
- 患者の拒否
- 不確実な X 線写真または経胸壁心エコー検査
- 不確実な検査結果
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
左心室駆出率 < 40%
時間枠：胸部X線検査後2週間以内
|
胸部 X 線ベースの人工知能アルゴリズムのパフォーマンスを評価して、駆出率が低下した個人 (<40%) を特定します。
|
胸部X線検査後2週間以内
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
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捜査官
- スタディチェア：In Hyun Jung, MD, PhD、Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2022年3月1日
一次修了 (実際)
2022年6月30日
研究の完了 (実際)
2022年9月1日
試験登録日
最初に提出
2021年8月4日
QC基準を満たした最初の提出物
2021年8月4日
最初の投稿 (実際)
2021年8月9日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2022年9月14日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2022年9月12日
最終確認日
2022年9月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- YonseiU
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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