심전도 상의 병리학적 재분극 장애와 심실성 부정맥의 위험도를 검출하기 위한 인공지능 알고리즘 개발 (DEEPECG4U)
이 연구의 목적은 다음을 허용하는 인공 지능(딥 러닝) 모델을 APHP의 다양한 부서에서 실제 코호트에서 전향적으로 검증하는 것입니다.
- 다양한 ECG 정량적 특징의 자동 측정,
- LQT 식별 및 유형화와 TdP 위험.
연구 개요
상세 설명
Torsade-de-Pointes(TdP)는 잠재적으로 치명적인 심실 부정맥으로 심실 재분극(Long QT, LQT)의 연장에 의해 선호됩니다. 기존 LQT의 다른 유형은 심장 칼륨 전류(IKr; IKs)의 억제 또는 후기 나트륨 전류(INaL)의 활성화에서 파생됩니다. 이러한 변경은 선천적 기원(3가지 유형 =>cLQT-1:IKs, cLQT-2:IKr, cLQT-3: INaL) 또는 약물 유발(diLQT, IKr 억제를 통해)일 수 있습니다. 100개 이상의 약물이 TdP의 위험에도 불구하고 유리한 이익/위험 비율(예: 하이드록시클로로퀸).
심실 재분극 기간(msec)을 나타내며 심박수로 보정된 QRS 시작과 T파 종료 사이의 시간에 해당하는 QTc는 모든 LQT에서 연장됩니다. 변경된 전류의 함수로서 특정 T-파 이상이 설명되었으며 cLQT/diLQT 유형을 구별하는 데 도움이 됩니다. 따라서 ECG의 분석을 QTc의 분석으로 제한하는 것은 ECG에 포함된 정보가 훨씬 더 풍부하고 단순한 간격 측정에 제한되지 않기 때문에 그다지 예측적이지 않습니다.
우리는 최근 인공 지능(컨볼루션 신경망, 딥 러닝)을 사용한 ECG 분석이 QTc를 넘어 LQT 유형 및 TdP의 위험 예측에서 더 구별되는 ECG 요소를 식별한다는 것을 보여주었습니다. 이러한 기술을 사용하여 TdP의 위험을 예측하고 LQT 유형(0~100% 범위의 점수)을 식별하고 다양한 공통 ECG 매개변수(QTc, 심박수 포함)의 정량적 측정을 허용하는 확률적 모듈이 포함된 모델을 개발했습니다. , 홍보 및 QRS).
이 프로젝트의 목표는 APHP 모델의 다양한 부서에서 실제 코호트를 전향적으로 검증하여 다음을 허용하는 것입니다.
- 자동 QTc 측정,
- LQT 식별 및 유형화와 TdP 위험.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Joe-Elie SALEM, PU-PH
- 전화번호: 0033 1 42 17 85 35
- 이메일: joe-elie.salem@aphp.fr
연구 장소
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Paris, 프랑스, 75013
- 모병
- Centre d'Investigation Clinique Paris-Est/Hôpital Pitié-Salpêtrière
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연락하다:
- Joe-Elie SALEM, PU-PH
- 전화번호: 00 33 1 42 17 85 35
- 이메일: joe-elie.salem@aphp.fr
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 연령 ≥ 18
- ECG가 표시된 모집 센터에서 치료를 받는 환자 또는 피험자
- 연구 참여에 반대하지 않음
제외 기준:
- 심전도에 대한 의학적 금기
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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보병대
ECG 수행에 대한 임상 적응증이 있는 환자
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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500ms 임계 값에서 기준 방법과 심층 학습 모델 간의 QTC 측정의 일치
기간: 0 일
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기준 방법 (3 중 평균 10 초 ECG 복합체, "임계 값"기술, 프리드 리시아 보정) 및 QTC ≥500 MS 대 <500 MS를 갖는 것으로 분류 된 환자의 깊은 학습 모델 사이의 QTC 측정의 일치 (카파 계수, κ)를 평가합니다.
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0 일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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선천성 긴 QT 유형 1, 2 및 3에 대한 AI 생성 점수의 진단 성능
기간: 0 일
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선천성 긴 QT 유형 1, 2 및 3 (CLQT-1 : IKR KCNH2, CLQT-3 : INAL SCN5A)의 확률을 추정하는 3 개의 AI 생성 점수 (0-100%)에 대한 감도, 특이성, 양의 예측 값 및 음의 예측 값 (95% 신뢰 구간)을 평가합니다.
점수는 유전자 확인 된 환자와 심혈관 질환이없는 대조군, QT 유형을 설명, 진행중인 치료 및 주요 임상 사건 (예 : Torsades de Pointes)에 비해 시간을 비교할 것입니다.
사전 진단없이 AI 점수> 50%가있는 환자는 유전자 검사를받을 것이며, 이는 선천성 긴 QT를 확인하기위한 기준 표준 역할을합니다.
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0 일
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약물 유발 긴 QT에 대한 AI 점수의 진단 성능
기간: 0 일
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AI- 생성 점수 (0 ~ 100%)에 대한 95% 신뢰 구간으로 감도, 특이성, 긍정적 예측 값 및 음성 예측 값을 평가하여 약물-유발 긴 QT의 확률을 추정합니다.
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0 일
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AI 유도 정량적 ECG 측정의 정확도
기간: 0 일
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QT, QTC, 심박수, PR 간격 및 QRS 지속 시간의 AI 생성 측정을 CIC-Paris EST의 기준 표준 방법에 의해 얻은 값과 비교하십시오.
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0 일
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ECG 세그먼트 차별에 대한 표준화 된 기능 중요성 프로파일 (FIP) 평가
기간: 0 일
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깊은 학습 모델에서 파생 된 표준화 된 기능 중요성 프로파일 (FIP)을 평가하여 다른 환자 그룹간에 가장 차별적 인 ECG 세그먼트를 식별합니다.
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0 일
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Joe-Elie SALEM, PU-PH, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- APHP211441
- 2022-A01502-41 (기타 식별자: IDRCB ANSM)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
IPD 계획 설명
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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