망막 사진 기반 AI를 사용하여 관상동맥 심장 질환 발생 예측 (DeepCHD Plus)
연구 개요
상세 설명
이는 CHD 위험 예측 및 의사의 의사 결정에서 AI 기반 의사 결정 지원 도구의 효과를 평가하는 무작위 대조 시험(RCT)입니다. 전향적 코호트 연구 참가자 사례는 기준선 평가(임상 직관) 후 가이드라인 그룹(예: PCE) 또는 AI 그룹에 무작위로 할당됩니다.
세 가지 설정이 있습니다: (1) 임상 직관(기준 평가) 의사는 외부 지원 없이 예방 전략 시작(예: 스타틴 시작)에 대해 결정을 내립니다. 평가는 의사의 임상적 판단과 경험에만 의존합니다. (2) 가이드라인 기반 그룹(Guideline Group) 의사는 PCE 테이블을 사용하여 10년 ASCVD 위험도를 계산합니다. 이 접근법은 의사 결정을 돕기 위해 현재의 임상 지침과 일치합니다. (3) AI 지원 그룹(AI 그룹) 의사는 망막 사진을 기반으로 한 AI 모델로부터 CHD 확률 추정치를 받습니다. AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 폐쇄성 CHD 확률을 제공합니다.
주요 목표 AI 기반 의사 결정 지원이 임상 직관과 비교하여 표준 임상 평가보다 CHD의 진단 정확도를 더 크게 향상시킬 수 있는지 평가합니다. 정확성은 관찰된 실제 CHD 결과에 해당하는 예방 개시(예: 스타틴 처방) 정도에 따라 평가될 수 있습니다.
2차 목표 AI 기반 의사 결정 지원이 CHD 평가 및 의사 결정을 완료하는 데 필요한 시간을 줄이는지 여부를 평가합니다.
참가자, 독자 및 무작위 배정:
참가자: 10년 추적 관찰을 통해 전향적 코호트 연구에 참여한 참가자입니다.
독자: CHD 확률을 평가하고 1차 예방 권장사항을 제시하는 의사.
무작위화: 참가자는 균형 잡힌 그룹 크기를 보장하기 위해 블록 무작위화를 사용하여 기준선에서 임상 평가 후 그룹(PCE 또는 AI) 중 하나에 무작위로 배정됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: HONGWEI JI
- 전화번호: +8613120518791
- 이메일: hongweijicn@gmail.com
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 조절되지 않는 혈관 위험 요인이 없는 개인
- 연령대: 40~75세
- 임상시험에 선정된 후 검사 및 잠재적인 후속 작업에 동의하고 협조할 수 있습니다.
제외 기준:
- 중증 폐질환 및 암, 수술 환자
- 스타틴 사용자 또는 기존 심혈관 질환
- 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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실험적: AI 지원 그룹(AI 그룹)
의사는 망막 사진을 기반으로 한 AI 모델로부터 CHD 확률 추정치를 받습니다.
AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 CHD 확률을 제공합니다.
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의사 독자들은 AI에서 파생된 관상동맥심장병 확률에 대해 도움을 받을 것입니다.
AI 도구는 심혈관 위험과 관련된 망막 바이오마커를 활용하여 개별화된 폐쇄성 CHD 확률과 진단을 제공합니다.
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활성 비교기: 가이드라인 기반 그룹(가이드라인 그룹)
의사는 PCE 계산기를 사용하여 10년 ASCVD 위험을 계산합니다.
이 접근법은 의사 결정을 돕기 위해 현재의 임상 지침과 일치합니다.
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의사는 PCE를 사용하여 10년 ASCVD 위험 확률을 계산합니다.
이 접근법은 의사 결정을 돕기 위해 현재의 임상 지침과 일치합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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정확성
기간: 연구 완료를 통해 평균 1주일
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AI 기반 의사 결정 지원이 임상 직관과 비교하여 표준 임상 평가보다 CHD의 진단 정확도를 더 크게 향상시킬 수 있는지 평가합니다.
정확성은 예방 개시(예: 스타틴 처방)가 관찰된 실제 CHD 결과와 일치하는 정도에 따라 평가될 수 있습니다.
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연구 완료를 통해 평균 1주일
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Tien Yin Wong, Tsinghua University
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 (추정된)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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