혈관 질환 위험 및 진행을 예측하기 위한 신뢰할 수 있는 인공 지능(AI) 기반 도구 개발 (VASCULAIDRETRO)
The VASCULAID-RETRO study, within the broader VASCULAID project, aims to create artificial intelligence (AI) algorithms that can predict cardiovascular events and the progression of abdominal aortic aneurysm (AAA) and peripheral arterial disease (PAD). The study plans to gather and analyze data from at least 5000 AAA and 6000 PAD patients, combining existing cohorts and retrospectively collected data. During this project, AI tools will be developed to perform automatic anatomical segmentation and analyses on multimodal imaging. AI prediction algorithms will be developed based on multisource data (imaging, medical history, -omics).
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
상세 설명
To date, it is unknown which abdominal aortic aneurysm (AAA) and peripheral arterial disease (PAD) patients will suffer cardiovascular events or in which patients the AAA or PAD will progress. In the VASCULAID project, the VASCULAID-RETRO study aims to leverage data from existing cohorts and retrospectively collected data to develop artificial intelligence (AI) algorithms able to evaluate the risk of cardiovascular events and extent of disease progression.
In order to build and train the algorithms for the predictions, we plan to retrospectively enroll at least 5000 AAA and 6000 PAD patients AI-tools will be applied to the patient data. Automatic anatomical segmentation on images and image analysis on US, CTA and MRI will be performed. Also, algorithms to predict cardiovascular events and AAA or PAD progression based on multi-source data analysis will be developed.
Patient data from European clinical consortium partners is available. This consortium has access to big cohorts with relevant data for the envisioned study that will be used to enrich the existing registries. These data will be used to refine the algorithms developed for the prediction of cardiovascular events and AAA/PAD progression.
연구 유형
연구 유형
등록 (추정된)
등록
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Kak Khee Yeung, MD, PhD
- 전화번호: +31 6 14278725
- 이메일: k.yeung@amsterdamumc.nl
연구 연락처 백업
- 이름: Lotte Rijken, Msc.
- 이메일: l.rijken@amsterdamumc.nl
연구 장소
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Amsterdam, 네덜란드
- 모병
- Amsterdam UMC
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연락하다:
- Kak Khee Yeung
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Hamburg, 독일
- 모병
- Asklepios kliniken hamburg
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연락하다:
- Christian Behrendt
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Belgrade, 세르비아
- 모병
- University Clinical Centre of Serbia
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연락하다:
- Igor Koncar
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Oxford, 영국
- 모병
- Oxford University Hospitals
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연락하다:
- Regent Lee
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Porto, 포르투갈
- 모병
- University Hospital Center of São João
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연락하다:
- Marina Dias-Neto
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Helsinki, 핀란드
- 모병
- Hospital District of Helsinki and Uusimaa (HUS)
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연락하다:
- Riikka Tulamo
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
Males and females between 40 and 90 years of age with an abdominal aortic aneurysm and/or peripheral arterial disease.
설명
Inclusion Criteria AAA:
- Males and females
- 40-90 years old,
- Infrarenal, juxtarenal, suprarenal, iliac aneurysms (defined as 1.5x its normal diameter), and mycotic aneurysms.
- Starting AAA diameter >3cm,
- Patients that both have had or did not have interventions or ruptures.
Exclusion Criteria AAA:
- Patients with solely an ascending, thoracic, thoracoabdominal (type 1-3) aneurysm.
Inclusion Criteria PAD:
- Males and females,
- 40-90 years old,
- All PAD patients; all Fontaine stages 1,2,3, and 4.
Exclusion Criteria PAD: None
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: COHORT
- 시간 관점: RETROSPECTIVE
그룹/코호트 수
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
|---|---|
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복부 대동맥류 환자
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No intervention, retrospective study |
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말초동맥질환 환자
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No intervention, retrospective study |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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Development of disease progression prediction algorithms
기간: 3 years
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The primary goal of this retrospective study is to develop and train algorithms to predict disease progression and risk of cardiovascular events in AAA and PAD patients by leveraging multi-parametric data from 5000 AAA (>1000 in AUMC) and 6000 PAD (>1000 in AUMC) patients from existing cohorts and biobanks. |
3 years
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Internal validation of disease progression prediction algorithms
기간: 3 years
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The secondary objective will be the internal validation of the developed algorithms using data from retrospective cohorts. |
3 years
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공동 작업자 및 조사자
협력자
협력자
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (추정된)
기본 완료
연구 완료 (추정된)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 2011279
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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