高リスク心臓患者における Willem™ ソフトウェアを使用した AI を活用した ECG 解析 (WILLEM) (WILLEM)
Willem™ 心臓専門医レベルの人工知能ソフトウェアを使用した高リスク心臓患者の心電図データの評価。ヴィレムトライアル。
WILLEM は、多施設共同の前向きおよび後ろ向きコホート研究です。
この研究では、不整脈やその他の異常な心臓パターンを検出するために開発された、Willem™ というクラウドベースの AI を活用した ECG 分析プラットフォームのパフォーマンスを評価します。 回答することを目的とした主な質問は次のとおりです。
- 新しい AI を活用した ECG 分析プラットフォームにより、心臓専門医レベルで心不整脈エピソードの分類と予測を自動化できます。
- この AI を活用した ECG 分析により、有害な治療や突然死などの重度の心臓有害事象を遅らせたり、回避したりすることができます。
患者を含めるための前提条件は、生データの少なくとも 1 つの ECG 記録と、患者の臨床データおよび 1 年以上の追跡調査後の進化データが利用可能であることです。
複数の医療機器からの心臓電気信号は、インフォームドコンセントを得た後、心臓病専門家によって収集されます。 すべての被験者からのすべての心臓電気信号は、認定された心臓専門医によって検査され、トレースに記録された不整脈とパターンにラベルが付けられます。 関連情報の追跡を取得するために、登録された被験者の >95% は登録時に調律障害または異常な ECG パターンを持っています。
調査の概要
詳細な説明
WILLEM 研究は、心臓血管病棟に入院している患者の心臓異常や心疾患の行動を早期に診断し、予測するためのクラウドベースの AI を活用した ECG 分析プラットフォームを検証することを目的とした、研究者主導の多施設共同観察試験です。 モデルから得られた診断は、テスト データセット内の心臓病専門家の診断と比較されます。 臨床転帰は、モデルの予測機能 (感度、特異性、精度) を評価するために含まれます。 この観察研究では、患者はランダムに 2 つのグループに分けられます: (1) 新しい方法論とアルゴリズムを設計するためのトレーニング グループ。 (2) 過剰適合を避けることを目的とした方法論のパフォーマンスを評価するテストグループ。
Willem™ AI を活用した ECG 分析プラットフォームは、診療所内のデバイス (病院またはプライマリケアの 12 リード ECG デバイス、遠隔測定、モニターなど) および在宅または遠隔医療インターフェースから取得された 10 秒以上以降の心臓電気信号の分析をサポートします。 (例: ホルター装置、イベントレコーダー、6、3、2、1 リード ECG ウェアラブル、繊維製電極、モバイル心臓テレメトリー用パッチ)。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前:Manuel Marina-Breysse, MSc, MD
- 電話番号:+34618103160
- メール:manuel.marina@idoven.ai
研究連絡先のバックアップ
- 名前:José María Lillo, PhD
- メール:c@idoven.ai
研究場所
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Provincie Groningen
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Groningen、Provincie Groningen、オランダ、9713 GZ
- 完了
- University Medical Center Groningen
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Barcelona
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Barcelona、Barcelona、スペイン、08950
- 完了
- Hospital Sant Joan de Deu
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Ciudad Real
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Ciudad Real、Ciudad Real、スペイン、13005
- 完了
- Hospital General Universitario de Ciudad Real
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La Coruña
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A Coruña、La Coruña、スペイン、15006
- 完了
- Complejo Hospitalario Universitario A Coruña
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Madrid
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Madrid、Madrid、スペイン、28822
- 完了
- Hospital Universitario del Henares
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Madrid、Madrid、スペイン、28040
- 完了
- Hospital Clinico San Carlos
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Madrid、Madrid、スペイン、28400
- 完了
- Hospital Universitario General de Villalba
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Madrid、Madrid、スペイン、28222
- 完了
- Hospital Universitario Puerta de Hierro
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Murcia
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Murcia、Murcia、スペイン、30120
- 完了
- Hospital Virgen de Arrixaca
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Navarre
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Pamplona、Navarre、スペイン、31008
- 募集
- Clínica Universitaria Navarra
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コンタクト:
- Manuel García de Yébenes Castro, MD
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主任研究者:
- Manuel García de Yébenes Castro
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Santa Cruz de Tenerife
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Santa Cruz de Tenerife、Santa Cruz de Tenerife、スペイン、38010
- 完了
- Hospital Universitario Nuestra Señora de Candelaria
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Valencia
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Valencia、Valencia、スペイン、46026
- 完了
- Hospital Universitario Y Politecnico La Fe
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Vizcaya
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Bilbao、Vizcaya、スペイン、48013
- 募集
- Hospital Universitario de Basurto
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コンタクト:
- Alain García Olea, MD
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主任研究者:
- Alain García Olea
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 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:
- 少なくとも 1 つの短期 ECG 医療機器を使用して記録された、関連する不整脈および心臓パターン(上室性頻拍、異常な ECG パターン、心室頻拍、心室細動、無脈性電気活動または心収縮など)を呈している患者。 1 信号チャネル。
- 急性/慢性心疾患の疑いまたは診断された患者(心不全患者、不整脈の既往歴のある患者、冠動脈疾患の疑いのある患者、心筋症の患者、ペースメーカーまたは植込み型除細動器(ICD)を装着している患者、適応のある患者を含む)現在または短期段階でペースメーカーまたは ICD を使用している患者、他の介入臨床研究に参加している患者、血行力学的不安定性または急性冠症候群の患者、妊娠中の患者、癌および化学療法を受けている患者、平均余命が 24 か月未満の患者、障害のある患者最初に記録されたリズムとして心室細動を伴う院内または院外での心停止)。
- 生データでエクスポートできる少なくとも 1 つの ECG トレース。
- インフォームドコンセントに署名しました。 患者が同意できない場合は、権限のある親族に依頼することになります。
除外基準:
- 研究の書面によるインフォームドコンセントに署名する意思がない、または署名できない。
- 生データの心電図信号の品質が利用できないか、最適ではありません。
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 |
介入・治療 |
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電車グループ
生データで 10 秒を超える関連 ECG 記録が少なくとも 1 つある心臓疾患により入院した連続患者 (遡及的および前向き) を使用して、心臓パターン認識のための新しい方法論とアルゴリズムを設計します。
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AIプラットフォームによる心電図の記録と処理
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テストグループ
生データで 10 秒を超える関連 ECG 記録が少なくとも 1 つある心臓疾患により入院した連続患者(遡及的および前向き)を使用して、過剰適合を回避することを目的とした方法論のパフォーマンスを評価します。
Train グループに含まれる患者 10 人ごと。新しい患者がテストグループに含まれます。
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AIプラットフォームによる心電図の記録と処理
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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 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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心電図信号における不整脈と心臓パターンの検出
時間枠:リアルタイムで7分まで
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Willem™ の心拍リズムと心臓パターンのパフォーマンスを、手動で行われる標準的な心臓専門医の診断と比較します。
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リアルタイムで7分まで
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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追跡調査時の生存率
時間枠:最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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追跡調査時点で患者は生存している
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最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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重大な心血管系および脳血管系有害事象 (MACCE)
時間枠:最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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追跡調査中の心血管イベントおよび脳血管イベントとして定義されるMACCE率
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最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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再入院
時間枠:最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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追跡調査中の再入院の数。
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最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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生活の質の変化
時間枠:最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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European Quality of Life-5 Dimensions (EQ-5D) は、死亡を 0、完全な健康を 1 に固定した効用スコアを指数化します。
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最初の心電図検査後(見込み患者)または患者登録後(遡及患者)から 1 年
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協力者と研究者
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協力者
捜査官
- 主任研究者:María De La Parte, MD、Idoven 1903 S.L.
出版物と役立つリンク
一般刊行物
- Lillo-Castellano JM, Gonzalez-Ferrer JJ, Marina-Breysse M, Martinez-Ferrer JB, Perez-Alvarez L, Alzueta J, Martinez JG, Rodriguez A, Rodriguez-Perez JC, Anguera I, Vinolas X, Garcia-Alberola A, Quintanilla JG, Alfonso-Almazan JM, Garcia J, Borrego L, Canadas-Godoy V, Perez-Castellano N, Perez-Villacastin J, Jimenez-Diaz J, Jalife J, Filgueiras-Rama D. Personalized monitoring of electrical remodelling during atrial fibrillation progression via remote transmissions from implantable devices. Europace. 2020 May 1;22(5):704-715. doi: 10.1093/europace/euz331.
- Quartieri F, Marina-Breysse M, Pollastrelli A, Paini I, Lizcano C, Lillo-Castellano JM, Grammatico A. Artificial intelligence augments detection accuracy of cardiac insertable cardiac monitors: Results from a pilot prospective observational study. Cardiovasc Digit Health J. 2022 Aug 4;3(5):201-211. doi: 10.1016/j.cvdhj.2022.07.071. eCollection 2022 Oct.
- Lillo-Castellano JM, Marina-Breysse M, Gomez-Gallanti A, Martinez-Ferrer JB, Alzueta J, Perez-Alvarez L, Alberola A, Fernandez-Lozano I, Rodriguez A, Porro R, Anguera I, Fontenla A, Gonzalez-Ferrer JJ, Canadas-Godoy V, Perez-Castellano N, Garofalo D, Salvador-Montanes O, Calvo CJ, Quintanilla JG, Peinado R, Mora-Jimenez I, Perez-Villacastin J, Rojo-Alvarez JL, Filgueiras-Rama D. Safety threshold of R-wave amplitudes in patients with implantable cardioverter defibrillator. Heart. 2016 Oct 15;102(20):1662-70. doi: 10.1136/heartjnl-2016-309295. Epub 2016 Jun 13.
- Martinez-Selles M, Marina-Breysse M. Current and Future Use of Artificial Intelligence in Electrocardiography. J Cardiovasc Dev Dis. 2023 Apr 17;10(4):175. doi: 10.3390/jcdd10040175.
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
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