관상동맥심질환 진단을 위한 인공지능 스크리닝 모델의 성능 평가 (DeepCHD)
연구 개요
상태
정황
상세 설명
이는 의사의 폐쇄성 CHD 예비 평가에서 AI 기반 의사결정 지원 도구의 효과를 평가하는 맹검 무작위 대조 시험(RCT)입니다. 흉통이나 호흡곤란이 있는 참가자의 사례 기록은 다음 세 그룹 중 하나에 무작위로 할당됩니다.
- 임상 직관 그룹(대조군) 의사는 외부 지원 없이 폐쇄성 CHD 가능성을 평가합니다. 평가는 의사의 임상적 판단과 경험에만 의존합니다.
가이드라인 기반 그룹(Guideline Group) 의사는 폐쇄성 CHD의 확률을 계산하기 위해 RF-CL 테이블(위험 요인 가중 임상 우도 테이블)을 사용합니다.
이 접근법은 의사 결정을 돕기 위해 현재의 임상 지침과 일치합니다.
- AI 지원 그룹(AI 그룹) 의사는 망막 사진을 기반으로 한 AI 모델로부터 CHD 확률 추정 및 진단 권장 사항을 받습니다.
AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 폐쇄성 CHD 확률을 제공합니다.
주요 목적 AI 기반 의사 결정 지원이 표준 임상 평가(지침 유무 모두)와 비교하여 폐쇄성 CHD의 진단 정확도를 향상시키는지 평가합니다.
2차 목표 AI 기반 의사 결정 지원이 폐쇄성 CHD의 예비 평가를 완료하는 데 필요한 시간을 줄이는지 여부를 평가합니다.
참가자, 독자 및 무작위 참가자: 흉통 또는 호흡곤란이 있는 참가자의 사례 기록은 모두 CT 관상동맥 조영술 또는 침습적 관상동맥 조영술을 받았습니다.
독자: 폐쇄성 CHD 환자의 예비 평가를 수행하는 의사.
무작위화: 참가자와 독자는 균형 잡힌 그룹 크기를 보장하기 위해 블록 무작위화를 사용하여 세 그룹(임상 직관, 지침, AI) 중 하나에 무작위로 배정됩니다.
눈이 멀다
블라인드 설계는 다음을 보장합니다.
결과 평가자는 평가 결과를 검토할 때 각 참가자 또는 의사가 어느 그룹에 속하는지 알 수 없습니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Beijing
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Beijing, Beijing, 중국, 100084
- Tsinghua University
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Shanghai
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Shanghai, Shanghai, 중국, 200000
- Shanghai Health and Medical Center
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Shanghai, Shanghai, 중국, 200000
- Shanghai Sixth People's Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 관상동맥심장질환 증상이 있는 사람
- 연령대: 18~75세
- 임상시험에 선정된 후 검사 및 잠재적인 후속 작업에 동의하고 협조할 수 있습니다.
제외 기준:
- 중증 고혈압(>180/110mmHg)
- 복합 부정맥(심방 세동, 심방 조동, 빈번한 조기 박동)
- 중증 폐질환 및 흉부 기형 또는 수술 환자
- 3개월 이내에 발생한 급성 심근경색
- 심각한 간 및 신장 기능 장애와 전해질 불균형이 있는 사람
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 상영
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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활성 비교기: 가이드라인 기반 그룹(가이드라인 그룹)
의사들은 폐쇄성 CHD의 확률을 계산하기 위해 RF-CL 테이블(위험 요인 가중 임상 우도 테이블)을 사용합니다. 이 접근법은 의사 결정을 돕기 위해 현재의 임상 지침과 일치합니다. |
의사들은 폐쇄성 CHD의 확률을 계산하기 위해 RF-CL 테이블(위험 요인 가중 임상 우도 테이블)을 사용합니다.
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실험적: AI 지원 그룹(AI 그룹)
의사는 망막 사진을 기반으로 한 AI 모델로부터 CHD 확률 추정 및 진단 권장 사항을 받습니다. AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 폐쇄성 CHD 확률을 제공합니다. |
의사 독자들은 AI 기반의 폐쇄성 관상동맥심장질환 확률과 진단에 도움을 받을 것이다.
AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 폐쇄성 CHD 확률과 진단을 제공합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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폐쇄성 관상동맥심질환 참가자의 진단 정확도
기간: 연구 완료를 통해 평균 1주일
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AI 기반 의사 결정 지원이 임상적 직관과 비교하여 표준 임상 평가(RF-CL)보다 폐쇄성 관상동맥 심장 질환(CHD)의 진단 정확도를 더 크게 향상하는지 여부. 사례 기록의 모든 참가자는 CT 혈관 조영술 또는 침습적 혈관 조영술을 받았습니다. 진단 정확도, 민감도 및 특이성은 그룹 전체에서 비교됩니다. |
연구 완료를 통해 평균 1주일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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폐쇄성 관상동맥심질환의 진단 소견을 제공하기 위해 의사 독자가 소비한 시간.
기간: 연구 완료를 통해 평균 1주일
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의사 독자가 소비한 시간은 독서를 위해 웹사이트에 구현된 알고리즘에 의해 기록됩니다.
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연구 완료를 통해 평균 1주일
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Tien Yin Wong, PhD, Tsinghua University
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
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