폐고혈압 진단을 위한 12유도 심전도에 인공지능 적용: 관찰적 연구
이번 관찰 연구의 목표는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 휴식 중인 12-유도 심전도(ECG)에 적용해 의사가 폐고혈압(PH)을 조기 진단하는 데 도움이 될 수 있는지 평가하는 것이다. 조기에 정확한 진단은 PH 환자에게 중요한 단계입니다. 예후와 삶의 질을 향상시키는 효과적인 치료를 조기에 제공하는 데 도움이 됩니다. 우리 연구에서 답하고자 하는 주요 질문은 다음과 같습니다.
- 12리드 ECG의 AI 기술이 PH의 존재를 정확하게 예측할 수 있습니까?
- 12리드 ECG의 AI 기술이 PH의 특정 하위 유형을 식별할 수 있습니까?
- 12리드 ECG의 AI 기술이 PH 환자의 사망률을 예측할 수 있습니까?
이 연구에서 조사관은 일상적인 임상 치료의 일환으로 오른쪽 심장 카테터 삽입(RHC)을 받은 동의한 참가자로부터 12-리드 ECG를 모집할 것입니다. 자동화 기술이 PH 및 관련 하위 유형의 존재를 예측할 수 있는지 여부를 평가하기 위해 AI 기술이 이러한 ECG에 적용됩니다.
연구 개요
상세 설명
이 연구는 Royal United Hospital Bath NHS Trust와 리버풀 존 무어 대학이 주도할 것입니다. 이 연구의 목적은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 활용하여 임상의가 폐고혈압(PH)을 조기에 진단하는 데 도움을 주는 것입니다. 우리는 AI 기술이 PH 검출과 관련된 매개변수의 정량화 및 해석을 개선할 수 있다고 가정합니다. 이것은 12-리드 ECG에서 중요한 이상을 강조 표시하거나 PH를 나타내는 12-리드 ECG의 기능에 대한 완전 자동화된 측정을 신속하게 제공함으로써 가능합니다. 이러한 심전도 기능과 임상 데이터의 조합은 매우 정확한 예측 도구를 제공할 수 있습니다.
이 관찰 연구는 3년의 추적 기간을 가진 후향적 및 전향적 팔을 가질 것입니다. 참가자는 연구 중 어떤 시점에서도 추가 테스트나 절차가 필요하지 않습니다. 참가자의 우측 심장 카테터 삽입(RHC) 전 12개월 이내에 수행된 모든 ECG는 인공 지능 분석을 거쳐 PH의 초기 지표를 식별할 수 있는지 확인합니다.
모집된 모든 참가자의 경우 익명의 임상 사례 보고서 양식을 사용하여 인구 통계 및 일상적인 임상 치료와 관련된 세부 정보를 캡처합니다. 사망 및 이환율을 포함한 추적 시간 및 결과도 기록됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Bath, 영국
- Royal United Hospital Bath NHS Trust
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 전향적 코호트: 2023년 7월부터 임상적으로 PH가 의심되고 RHC 및 12리드 ECG를 받는 18세 이상의 모든 환자가 Bath Pulmonary Hypertension 공유 치료 서비스에 의뢰됩니다.
- 후향적 코호트: 2007년에서 2023년 6월 사이에 일상적인 임상 치료를 통해 지역 폐고혈압 공동 치료 서비스에 의뢰된 18세 이상의 모든 환자는 12리드 ECG 1년 이내에 RHC를 받았습니다. 이 집단에는 사망한 환자도 포함됩니다.
제외 기준:
- 18세 미만 환자
- 유효한 동의를 하지 않은 환자(사망 환자 제외, REC 승인)
- PH를 평가하기 위해 RHC를 받지 않은 환자
- RHC로부터 12개월 이내에 ECG를 받지 않은 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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회고적 코호트
2007년부터 2023년 6월 사이에 지역 폐고혈압 서비스에서 폐고혈압 의심 진단을 받았고 우심장 카테터 삽입(RHC)을 받은 환자는 직접 임상의 구성원이 연구에 참여하도록 초대됩니다. 케어팀.
그들의 심전도는 AI 기술을 사용하여 분석되어 PH 진단을 돕는 알고리즘을 개발할 것입니다.
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인공 지능은 인간의 인지 기능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 소프트웨어를 말합니다.
머신 러닝은 생성된 모델을 데이터에 노출시켜 패턴을 파악하고 데이터에서 보이는 특징과 '실측 정보' 간의 관계를 인식하는 일종의 인공 지능입니다.
이 기술은 참가자 ECG에 적용됩니다.
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예상 코호트
2023년 7월부터 지역 PH 서비스에 의뢰되어 폐고혈압 진단이 의심되고 우심장 카테터 삽입술을 받는 환자는 직접 임상 치료 팀의 구성원에 의해 연구에 참여하도록 초대됩니다.
그들의 심전도는 AI 기술을 사용하여 분석되어 PH 진단을 돕는 알고리즘을 개발할 것입니다.
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인공 지능은 인간의 인지 기능을 모방하도록 설계된 컴퓨터 소프트웨어를 말합니다.
머신 러닝은 생성된 모델을 데이터에 노출시켜 패턴을 파악하고 데이터에서 보이는 특징과 '실측 정보' 간의 관계를 인식하는 일종의 인공 지능입니다.
이 기술은 참가자 ECG에 적용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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폐고혈압 진단
기간: 기준선
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연구자들은 인공지능 기술로 PH 진단을 위한 AUROC(Receiver Operating Characteristic Curve) 아래 면적을 계산하고 이를 RHC(황금 표준)와 비교할 것입니다.
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기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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폐 고혈압 하위 유형
기간: 기준선
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조사관은 인공 지능 기술의 진단 테스트 정확도를 평가하여 참가자 ECG를 폐고혈압 하위 유형에 따라 분류하고 이를 표준 임상 평가와 비교할 것입니다.
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기준선
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인류
기간: 3 년
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조사관은 인공 지능 기술로 예측한 사망에 대한 수신기 작동 특성 곡선(AUROC) 아래 영역을 계산합니다.
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3 년
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병적 상태
기간: 기준선
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조사관은 인공 지능 기술로 예측한 이환율에 대한 수신기 작동 특성 곡선 아래 영역을 계산하고 이를 현재 측정(NYHA 기능 등급, 6MWT, 폐 기능 테스트)과 비교합니다.
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Dan Augustine, BSc, MBBS, MRCP, Royal United Bath NHS Foundation Trust
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
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
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폐고혈압(진단)에 대한 임상 시험
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University of Colorado, Denver모병단심실 | 폐 혈관 저항 이상 | 대사체학 | 우수한 Cavo-Pulmonary 문합 | 엔도텔린미국