心電図上の病的再分極障害と心室性不整脈のリスクを検出するための人工知能アルゴリズムの開発 (DEEPECG4U)
この研究の目的は、APHP のさまざまな部門からの実際のコホートで、以下を可能にする人工知能 (ディープラーニング) モデルを前向きに検証することです。
- 様々なECG定量的特徴の自動測定、
- LQT の識別とタイピング、および TdP のリスク。
調査の概要
詳細な説明
Torsade-de-Pointes (TdP) は、心室再分極 (Long QT、LQT) の延長によって好まれる潜在的に致命的な心室性不整脈です。 既存の LQT のさまざまなタイプは、心筋カリウム電流 (IKr; IKs) の阻害または後期ナトリウム電流 (INaL) の活性化に由来します。 これらの変化は、先天性起源 (3 種類 => cLQT-1:IKs、cLQT-2:IKr、cLQT-3: INaL) または薬物誘発性 (diLQT、IKr の阻害による) である可能性があります。 TdP のリスクがあるにもかかわらず、100 を超える医薬品が販売承認を取得しています。 ヒドロキシクロロキン)。
心室再分極の持続時間 (ミリ秒) を表し、心拍数によって補正される QRS の開始と T 波の終了の間の時間に対応する QTc は、すべての LQT で延長されます。 変更された電流の関数としての特定の T 波異常が説明されており、cLQT/diLQT タイプの識別に役立ちます。 したがって、ECG の分析を QTc の分析に限定することは、あまり予測的ではありません。なぜなら、ECG に含まれる情報ははるかに豊富であり、間隔の単純な測定に限定されないからです。
私たちは最近、人工知能 (畳み込みニューラル ネットワーク、深層学習) を使用した ECG の分析により、QTc を超えて、LQT のタイプと TdP のリスクの予測においてより識別力のある ECG の要素を特定することを示しました。 これらの手法を使用して、TdP のリスクを予測し、LQT のタイプ (0 から 100% の範囲のスコア) を識別し、さまざまな一般的な ECG パラメーター (QTc、心拍数を含む) の定量的測定を可能にする確率モジュールを備えたモデルを開発しました。 、PRおよびQRS）。
プロジェクトの目的は、APHP のさまざまな部門からの実際のコホートで、次のことを可能にするモデルを前向きに検証することです。
- 自動QTc測定、
- LQT の識別とタイピング、および TdP のリスク。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Joe-Elie SALEM, PU-PH
- 電話番号：0033 1 42 17 85 35
- メール：joe-elie.salem@aphp.fr
研究場所
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Paris、フランス、75013
- 募集
- Centre d'Investigation Clinique Paris-Est/Hôpital Pitié-Salpêtrière
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コンタクト：
- Joe-Elie SALEM, PU-PH
- 電話番号：00 33 1 42 17 85 35
- メール：joe-elie.salem@aphp.fr
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上
- -心電図が必要な募集センターで世話をされた患者または被験者
- 研究への参加に反対しない
除外基準:
-心電図の医学的禁忌
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
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コホート
心電図検査を行う臨床適応のある患者
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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 |
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500ミリ秒のしきい値での参照法とディープラーニングモデル間のQTC測定の一致
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参照方法（3回の平均10秒ECG複合体、「しきい値」技術、フリデリシア補正）の間のQTC測定の一致（カッパ係数、κ）、およびQTC≥500ms対500 MSのQTC≥500msと分類された患者の深部学習モデルを評価します。
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
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先天性長いQTタイプ1、2、および3のAI生成スコアの診断パフォーマンス
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3つのA-ai-generatedスコア（0-100％）の感度、特異性、正の予測値、および負の予測値（95％信頼区間）を評価し、先天性長QTタイプ1、2、および3の確率を推定します（CLQT-1：IKS KCNQ1、CLQT-2：IKR KCNH2、CLQT-3：INAL SCN5A）。
スコアは、遺伝的に確認された患者と心血管疾患のない対照被験者との間で比較され、QTタイプ、継続的な治療、および主要な臨床イベント（Torsades de Pointesなど）と比較して時間を占めます。
AIスコアの患者は、事前の診断なしに50％を超える患者が遺伝子検査を受け、先天性長QTを確認するための参照基準として機能します。
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薬物誘発性長QTのAIスコアの診断パフォーマンス
時間枠：0日目
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感度、特異性、正の予測値、および負の予測値を評価し、95％の信頼区間で95％の信頼区間（0〜100％）を評価します（0〜100％）、薬物誘発性の長いQTの確率を推定します。
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AI由来の定量的ECG測定の精度
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QT、QTC、心拍数、PR間隔、およびQRSの持続時間のAI生成測定と、CIC-Paris ESTでの参照標準メソッドによって得られた値を比較します。
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ECGセグメント差別のための標準化された機能の重要性プロファイル（FIP）の評価
時間枠：0日目
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標準化された特徴の重要性プロファイル（FIP）を評価して、ディープラーニングモデルから導出され、異なる患者グループ間で最も識別的なECGセグメントを特定します。
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協力者と研究者
捜査官
- 主任研究者：Joe-Elie SALEM, PU-PH、Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- APHP211441
- 2022-A01502-41 (その他の識別子：IDRCB ANSM)
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
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
米国FDA規制機器製品の研究
米国で製造され、米国から輸出された製品。
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