AI-Based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST) (EP-AI ASSIST)
AI-based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST)
This multicenter retrospective study aims to develop, validate, and clinically apply an artificial intelligence (AI)-powered electrocardiography (ECG) algorithm for the diagnosis and prognostic prediction of cardiovascular diseases, including coronary artery disease and heart failure. By utilizing encrypted raw 12-lead ECG text data and deep neural network models, the study evaluates the effectiveness of AI-enhanced ECG in detecting cardiac abnormalities and predicting clinical outcomes.
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (추정된)
등록
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Yongsoo Baek, MD, PhD
- 전화번호: +82-32-890-2200
- 이메일: existsoo@inha.ac.kr
연구 장소
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Incheon
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Incheon, Incheon, 대한민국, 22332
- 모병
- Inha University Hospital
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연락하다:
- Yongsoo Baek, MD, PhD
- 전화번호: +82-32-890-2200
- 이메일: existsoo@inha.ac.kr
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
Retrospective cohort of patients aged 19 years or older with PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT who underwent electrophysiological study and catheter ablation at participating institutions between January 2005 and December 2023.
설명
Inclusion Criteria:
- Age 19 years or older
- Diagnosis of one of the following arrhythmias: paroxysmal supraventricular tachycardia (PSVT), Wolff-Parkinson-White (WPW) syndrome, premature ventricular contractions (PVC), or ventricular tachycardia (VT)
- Underwent an electrophysiological study (EPS) and catheter ablation
- Available 12-lead electrocardiogram (ECG) records that can be extracted as text (XML) files
Exclusion Criteria:
- Inadequate ECG data quality, as judged by the investigator
- Missing medical records required for the study, as judged by the investigator
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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Cardiovascular Disease and Tachycardia Cohort
Patients aged 19 years or older diagnosed with tachycardias (including PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT) who underwent an electrophysiological study (EPS) and radiofrequency catheter ablation (RFCA), with extractable 12-lead ECG text data[cite: 1]. |
Application of a deep learning-based 12-lead electrocardiogram (ECG) algorithm to analyze raw text data for the differential diagnosis and localization of tachycardias, including PSVT, WPW syndrome, PVC, and VT[cite: 1]. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Differentiating Tachycardia Mechanisms Confirmed by Electrophysiological Study
기간: Baseline
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Diagnostic performance of Transformer-based deep learning models applied to 12-lead ECG raw data for differentiating tachycardia mechanisms, including atrioventricular nodal reentrant tachycardia (AVNRT) versus atrioventricular reentrant tachycardia (AVRT). The reference standard is the diagnosis confirmed by electrophysiological study and catheter ablation. Performance is summarized as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better discrimination). |
Baseline
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Localizing Arrhythmia Origin Sites (Accessory Pathway, PVC, and VT) Confirmed by Successful Catheter Ablation
기간: Baseline
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Performance of AI-ECG models in classifying the anatomical site of the arrhythmia substrate from the pre-ablation 12-lead ECG, including (1) accessory pathway location in Wolff-Parkinson-White syndrome, (2) the origin of premature ventricular contractions, and (3) the origin of ventricular tachycardia. The reference standard is the site identified by electrophysiological mapping and confirmed by successful catheter ablation. For each classification task, performance is reported as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better classification). |
Baseline
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공동 작업자 및 조사자
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
- 2023-12-033
- 2023-12-033 (레지스트리 식별자: Inha University Hospital Institutional Review Board)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
Individual participant data (IPD) will not be shared with other researchers due to institutional data privacy policies and ethical regulations concerning retrospective clinical records and encrypted electrocardiogram data.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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