急性心筋梗塞における有害事象の早期警告のための人工知能システム (AIEWAEAMI)
この観察研究の目標は、急性心筋梗塞（AMI）患者の有害事象を予測するための人工知能ベースの早期警告システムの有効性について学ぶことです。 それが答えることを目指している主な質問は、次のとおりです。
AIベースの早期警告システムは、AMIケアのフルコース（予防から診断、治療、リハビリテーションまで）にわたる有害事象の評価と予測を改善しますか？
三次病院でAMIの日常的な医療を受けている参加者は、マルチモーダルの医療データ（臨床記録、診断テスト、イメージング、治療経路）を収集して分析します。 データは、革新的なクロスモーダル表現方法と予測モデルを使用して統合されます。 この研究は、入院中の患者とその後の臨床フォローアップ中に患者に従い、AIベースの早期警告システムの実現可能性、精度、および臨床的価値を評価します。
調査の概要
状態
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Hui Chen
- 電話番号：+86 13910710028
- メール：13910710028@163.com
研究場所
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Beijing、中国、100050
- 募集
- Beijing Friendship Hospital
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コンタクト：
- Hui Chen
- 電話番号：+86 13910710028
- メール：13910710028@163.com
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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
遡及的研究集団：
データは、北京友情病院の心血管センターデータベース（CBDBANK）から取得されました。 CBDBankは、2013年1月以来、急性冠症候群の患者の継続的に収集されたサンプルデータセットです。 2017年1月から2019年12月まで、キャピタルメディカル大学の北京友情病院に入院した急性心筋梗塞の合計1,000人の患者がレトロスペクティブコホートに含まれていました。 退院後、すべての患者は1か月3か月、6か月で予定されている電話の追跡調査を受け、その後毎年3年間フォローアップしました。
- 将来の研究集団：
2023年7月から2026年7月まで、北京友情病院の心血管センターに入院した急性心筋梗塞の合計800人の患者が将来のコホートに登録されます。 ランダム化はランダムコードを使用して実行され、予測システムまたは従来のMETのいずれかを使用して予後予測が実施されます
説明
包含基準：
- 1。急性心筋梗塞の診断基準を満たす入院患者。 2。インフォームドコンセントフォームに参加して署名することに同意する患者。
除外基準：
- 1。末端悪性腫瘍と3ヶ月未満の生存期間が予想される患者。 2。完全な障害と通信不能の患者。 3。フォローアップに従うことができない患者。
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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BFH
グループ1
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Azh
グループ2
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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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Macce
時間枠：1〜3年
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心臓死 全死因死亡 悪性性不整脈 非脂肪性再発性心筋梗塞 非脂肪脳卒中 計画外の繰り返し血行再建 心不全の再入院 |
1〜3年
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協力者と研究者
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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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