マルチシステム疾患のコホート設立とフォローアップのECG予測の初期 (EARLY-ECG-PRED)
2025年4月6日 更新者：RenJi Hospital
この登録された多施設研究の目的は、多システム疾患の検出における人工知能強化心電図（AI-ECG）の診断効果を調査することを目的としています。
この研究では、入院患者、緊急、および外来患者集団から前向きに収集されたデータを利用して、Multi-System疾患のECGベースの診断、スクリーニング、予測モデルを開発します。
調査の概要
詳細な説明
人工知能（AI）の最近の進歩により、心血管疾患を超えて心電図（ECG）の診断能力が拡大しました。 新たな証拠は、AIに強化されたECG分析が、年齢、性別、死亡リスク、心機能、および電解質の不均衡、腎機能障害、甲状腺障害などの全身状態に関する貴重な洞察を提供できることを示しています。 これらの発見は、幅広い疾患の識別と予測のための有望なツールとしてECGを位置付けています。
ECG異常と多系疾患を結びつける基本的なメカニズムをさらに調査し、ECGベースの診断、スクリーニング、および予測モデルを開発するために、ECG検査を受けている患者が関与する多施設、前向き、観察登録研究を開始しました。 プロジェクトの目標は次のとおりです。
1。AI-ECGファンデーションモデル開発
- 従来の心血管疾患の診断（例：不整脈、心筋梗塞）。
- 循環、消化器、呼吸器、神経系疾患、内分泌/代謝障害、泌尿生殖疾患、血液学的状態、新生物および精神障害を含む多系障害のスクリーニング。
- 新しい発症条件（例えば、心房細動、心不全、弁疾患、nSTEMI、心室性頻脈）および1年の死亡リスクの予測。
2。臨床的ユーティリティと実装
ECGの携帯性、費用対効果、および非侵襲性を活用すると、AI Foundationモデルは次のようになります。
- 外来患者、入院患者、緊急事態、およびコミュニティの設定における迅速で大規模なスクリーニング。
- マルチシステム疾患の早期検出、標的を絞った診断精密検査を導きます。
3. AI-ECGファンデーションモデルの診断、予測、およびリスク変化ロジックを解明する機械的および解釈可能性研究。
研究の種類
観察的
入学 (推定)
500000
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。
研究連絡先
- 名前：Jun Pu, MD,PhD
- 電話番号：86-21-68383477
- メール：pujun310@hotmail.com
研究場所
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Shanghai
-
Shanghai、Shanghai、中国、200000
- 募集
- Ren Ji Hospital Afflited to School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University
-
コンタクト：
- Song ding, MD
- 電話番号：86-21-68383477
- メール：dingsong1105@163.com
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
ECG検査を受けているすべての患者
説明
包含基準：
- 研究病院を訪れた患者。
- 含まれる患者は、入院患者と緊急患者のECGデータと退院診断コード（ICD-10）の両方を持っている必要があります。
除外基準：
1.参加を拒否した患者、臨床データが不完全または欠落している症例、および妊娠中の患者。
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 |
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ECGに基づいて予測する多システム疾患
時間枠：1か月
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循環系系疾患、呼吸器系疾患、消化器系疾患、神経系疾患、泌尿生殖器系疾患、栄養系/代謝系疾患、血液疾患、血液疾患、感染症、腫瘍腫瘍、腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および腫瘍および行動疾患などのさまざまなシステム全体の疾患の予測におけるECGの有効性を評価する
この研究では、当初、標的疾患の予備スクリーニングのためにICD-10コーディングシステムを使用しています。
その後、学際的な臨床専門家の委員会は、診断基準の適用可能性、ICD-10分類の精度、除外基準の合理性、および証拠レベルの評価など、ICD-10コーディングシステムフレームワークに基づいて候補疾患の体系的なレビューを実施します。
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1か月
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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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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)
2017年1月18日
一次修了 (推定)
2026年12月30日
研究の完了 (推定)
2026年12月30日
試験登録日
最初に提出
2025年4月6日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年4月6日
最初の投稿 (実際)
2025年4月11日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2025年4月11日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年4月6日
最終確認日
2024年12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
- EARLY-ECG-PREDICTION Cohort
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
米国で製造され、米国から輸出された製品。
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。