肺高血圧症の診断のための 12 誘導心電図への人工知能の適用: 観察研究

この研究は、ロイヤル・ユナイテッド病院バースNHSトラストとリバプール・ジョン・ムーア大学によって主導される。 この研究の目的は、人工知能 (AI) と機械学習テクノロジーを利用して、臨床医による肺高血圧症 (PH) の早期診断を支援することです。 私たちは、AI テクノロジーにより、PH の検出に関与するパラメーターの定量化と解釈を改善できると仮説を立てています。 これは、12 誘導 ECG の重大な異常を強調表示することによって、または PH を示す 12 誘導 ECG 上の特徴の完全に自動化された測定を迅速に提供することによって行われます。 これらの心電図の特徴と臨床データを組み合わせることで、非常に正確な予測ツールが提供される可能性があります。

この観察研究には、3年間の追跡期間を持つ遡及的および前向きの研究群が含まれます。 参加者は、研究中のどの時点でも追加のテストや手順を必要としません。 参加者の右心カテーテル挿入 (RHC) 前の 12 か月以内に実施された ECG はすべて、PH の初期指標が特定可能かどうかを確認するために人工知能分析を受けます。

募集されたすべての参加者については、匿名化された臨床医症例報告フォームを使用して、人口統計および日常の臨床ケアに関する詳細を把握します。 追跡期間と、死亡率や罹患率を含む転帰も記録されます。