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AI-ECGアクセサリー経路のローカリゼーション研究 (AAPLS)

2025年7月21日更新者：Imperial College London

この研究では、12リード心電図からアクセサリー経路の位置を識別するためのAIベースのアルゴリズムの実世界の精度を検証しようとしています

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

詳細な説明

臨床診療の前向きおよび連続した症例に適用される、その真の正確性とパフォーマンスを決定するために、AI-ECG（心電図に適用される人工知能）アクセサリー経路の局在アルゴリズムのサイレント検証研究。

既存のAI-ECGアルゴリズムは、アクセサリー経路の除去のために臨床電気生理学研究（EPS）の時点で収集された参加者ECGデータに適用されます。これは、蛍光透視法および/または3D電気解剖学的マッピングによって決定される成功したアブレーション位置の基本真理と比較されます。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

100

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：Keenan Saleh, MBBS
電話番号：+442033132243
メール：keenan.saleh10@imperial.ac.uk

研究場所

イギリス
- - London、イギリス、W12 0HS
    - Imperial College Healthcare NHS Trust
    - コンタクト：
      
      Keenan Saleh, MBBS
      
      電話番号：02033132243
      
      メール：k.saleh@nhs.net
    - コンタクト：
      
      Ahran Arnold, PhD
      
      電話番号：02033132243
      
      メール：ahran.arnold@imperial.ac.uk
    - 主任研究者：
      
      Ahran Arnold, PhD
    - 副調査官：
      
      Zachary Whinnett, PhD

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

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

電気生理学研究+/-アブレーションに紹介された患者は、12リードECGに関する以前の前励起の証拠を示しています。

説明

包含基準：

EPS手順については、臨床ケアの一環として紹介され、ECGでの事前励起の発見を示しています
手順の前にいつでもECGに出現することをマニフェスト
同意を与えることができます
最低13歳
最大年齢100歳

除外基準：

同意ができません
100歳以上の大人
子供<13歳
以前のEP研究からのアクセサリー経路の既知の位置を持つ患者

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

グループ/コホートの数

コホートと介入

グループ/コホート
マニフェスト前励起患者臨床ケアの一部として電気生理学研究に紹介された、マニフェストの前励起を実証する以前のECGを有する患者

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
AI-ECGアクセサリパスウェイローカリゼーションアルゴリズムのパフォーマンスと精度時間枠：採用が完了したとき、18か月で予想されました	精度、F1スコア、感度、特異性、正、および負の予測値を含むAI-ECGアクセサリパスウェイの局在アルゴリズムのパフォーマンスメトリック。蛍光視鏡検査および/または3D電気解剖学的マッピングからの人間のオペレーター評価の基本真理に対抗した。	採用が完了したとき、18か月で予想されました

二次結果の測定

結果測定	メジャーの説明	時間枠
人間の推定と比較したAI-ECGアルゴリズムの相対的なパフォーマンス時間枠：採用が完了したとき、18か月で予想されました	AI-ECGアクセサリーパスウェイの局在化アルゴリズムと12リードECGの人間の推定間のパフォーマンス/精度の違い	採用が完了したとき、18か月で予想されました
手動ローカリゼーションアルゴリズムと比較したAI-ECGアルゴリズムの相対的なパフォーマンス時間枠：採用が完了したとき、18か月で予想されました	AIアルゴリズムと事前に指定された確立されたマニュアルローカリゼーションアルゴリズム（Arruda、Milstein、Pambrun、Boersma、D'Avila、Chiang）のパフォーマンス/精度の違い）	採用が完了したとき、18か月で予想されました
成功したアブレーションの場所と比較して、人間のオペレーターからの地上の真実の位置の正確性時間枠：採用が完了したとき、18か月で予想されました	蛍光視鏡検査のオペレーター評価によって決定される成功したアブレーション位置±3Dマッピングの基本真理は、完全な3D電気解剖学的環状マップの真のアブレーション位置と比較されます。	採用が完了したとき、18か月で予想されました

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。

スポンサー

Imperial College London

捜査官

主任研究者：Ahran Arnold, PhD、Imperial College London

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 (推定)

2025年8月1日

一次修了 (推定)

2027年3月1日

研究の完了 (推定)

2027年3月1日

試験登録日

最初に提出

2025年7月9日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年7月21日

最初の投稿 (実際)

2025年7月24日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)