운동선수의 심장과 구별되는 비후성심근병증을 검출하기 위한 심전도 장치를 이용한 인공지능 심전도 연구
2026년 3월 17일 업데이트: Konstantinos Siontis, Mayo Clinic
비대성 심근병증 검출 및 운동선수의 심장 구별을 위한 소비자 지향 ECG 장치를 사용한 인공 지능 ECG의 전향적 평가
본 연구의 목적은 표준 12-리드 ECG뿐만 아니라 Apple Watch 및 Alivecor KardiaMobile 장치로 얻은 ECG를 사용하여 HCM을 감지하고 이를 운동선수의 심장과 구별하는 HCM용 AI-ECG 알고리즘을 평가하는 것입니다.
연구 개요
상태
모집하지 않고 적극적으로
정황
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
183
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 장소
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Minnesota
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Rochester, Minnesota, 미국, 55905
- Mayo Clinic in Rochester
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참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
스포츠 심장학 또는 미네소타 주 로체스터에 있는 Mayo Clinic의 HCM 클리닉에 예약된 외래환자에게 연구에 참여하도록 접근할 것입니다.
설명
포함 기준:
- 임상적으로 검증된 HCM(n=150) 및 운동선수 심장(n=150) 진단을 받은 환자는 각 전문 HCM 및 스포츠 심장학 클리닉 또는 CV 펠로우 클리닉( 진단이 확립되어 있고 보류 중인 검사가 없는 환자). 모든 진단은 우리의 진료 표준과 임상 전문가의 결정에 따라 명확한 영상 및 기타 보조 데이터로 뒷받침되어야 합니다.
제외 기준:
- 위 기준에 대한 예외.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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비대성심근병증(HCM)
임상적으로 검증된 HCM 진단을 받은 피험자는 등록되며 임상적으로 표시된 12-리드 ECG를 획득할 뿐만 아니라 Apple Smart Watch(단일 리드) 및 AliveCor KardiaMobile(6-리드)을 사용하여 ECG 추적을 수집합니다.
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예약 후 30일 이내에 임상적으로 수행된 12-리드 ECG 추적은 대상 의료 기록에서 수집되며 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
단일 리드 ECG 추적은 Apple Smart Watch를 사용하여 수집되며 추적은 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
6-리드 ECG 추적은 AliveCor KardiaMobile 장치를 사용하여 수집되며 추적은 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
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운동 선수
Athlete 's는 등록되어 임상 적으로 표시된 12 리드 ECG와 Apple Smart Watch (Single-Lead) 및 Alivecor Kardiamobile (6-Lead)을 사용하여 수집 한 ECG 트레이싱을 얻습니다.
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예약 후 30일 이내에 임상적으로 수행된 12-리드 ECG 추적은 대상 의료 기록에서 수집되며 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
단일 리드 ECG 추적은 Apple Smart Watch를 사용하여 수집되며 추적은 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
6-리드 ECG 추적은 AliveCor KardiaMobile 장치를 사용하여 수집되며 추적은 AI-ECG 분석에 사용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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HCM의 AI-ECG 확률 분포
기간: 기준선
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인공 지능(AI) 점수는 HCM이 있는 피험자의 임상적으로 표시된 12-리드 ECG, Apple Smart Watch(단일 리드) 및 AliveCor KardiaMobile(6-리드)에서 얻은 ECG 추적에 대한 AI 알고리즘을 사용하여 측정됩니다.
AI 점수는 HCM을 정확하게 진단할 수 있는 AI-ECG 확률(진양성, 진음성, 위양성, 위음성으로 표시)을 생성하는 데 활용되며 AI-ECG 확률의 분포가 평가됩니다.
AI-ECG 확률의 더 높은 분포(더 많은 참양성)는 AI-ECG 알고리즘의 더 나은 진단 성능을 반영합니다.
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기준선
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서로 다른 장치에서 얻은 추적 간의 비교 진단 성능
기간: 기준선
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인공 지능(AI) 점수는 임상적으로 표시된 12-리드 ECG, Apple Smart Watch(단일 리드) 및 AliveCor KardiaMobile(6-리드)에서 얻은 ECG 추적에 대한 AI 알고리즘을 사용하여 측정됩니다.
각 ECG 폼 팩터(12리드, 단일 리드, 6리드)의 추적을 기반으로 하는 AI 알고리즘(진양성, 참음성, 위양성, 위음성으로 표시)의 진단 성능을 평가하고 비교합니다.
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기준선
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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위음성 AI 심전도 결과와의 상관관계
기간: 기준선
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인공 지능(AI) 점수는 임상적으로 표시된 12-리드 ECG, Apple Smart Watch(단일 리드) 및 AliveCor KardiaMobile(6-리드)에서 얻은 ECG 추적에 대한 AI 알고리즘을 사용하여 측정됩니다.
각 ECG 폼 팩터(12리드, 단일 리드, 6리드)의 추적을 기반으로 AI 알고리즘(진양성, 참음성, 위양성, 위음성으로 표시)의 진단 성능을 평가하고 형태의 상관관계를 분석합니다. 거짓 음성 AI ECG 결과에 대한 요인이 결정됩니다.
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기준선
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운동 선수의 AI-ECG 확률 분포
기간: 기준선
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인공 지능 (AI) 점수는 선수가있는 주제에서 임상 적으로 표시된 12- 리드 ECG, Apple Smart Watch (Single-Lead) 및 Alivecor Kardiamobile (6- 리드)에서 얻은 ECG 추적에 대한 AI 알고리즘을 사용하여 측정됩니다.
AI 점수는 HCM을 정확하게 진단 할 수있는 AI-ECG 확률을 생성하는 데 활용 될 것이며 (진정한 양의, 진정한 음성, 오 탐지, 거짓 음성) AI-ECG 확률의 분포가 평가 될 것입니다.
AI-ECG 확률의 더 높은 분포 (더 진정한 긍정적)는 AI-ECG 알고리즘의 더 나은 진단 성능을 반영합니다.
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기준선
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 수석 연구원: Konstantinos Siontis, MD, Mayo Clinic
연구 기록 날짜
이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
2024년 5월 7일
기본 완료 (실제)
2025년 6월 25일
연구 완료 (추정된)
2026년 12월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 2월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 2월 26일
처음 게시됨 (실제)
2024년 3월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 19일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 3월 17일
마지막으로 확인됨
2026년 3월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 23-007685
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
아니
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