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- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT07449130
일상적인 흉부 CT 스캔을 이용한 VHD AI 보조 선별 (ARTEMIS)
루틴 흉부 CT 스캔을 이용한 인공지능 보조 심장판막 질환 선별검사: 전향적, 다기관 연구
이것은 일상적인 비조영 흉부 컴퓨터 단층촬영(CT) 스캔을 이용하여 판막 심장 질환을 선별하기 위한 딥러닝 모델을 개발하고 검증하기 위해 설계된 전향적, 다기관 연구입니다.
주요 목표는 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 주요 효능 종점으로 하여 모델의 진단 성능을 평가하는 것입니다. 2차 종점에는 민감도, 특이도, 정확도 등의 다른 성능 지표가 포함됩니다.
연구 개요
상태
정황
상세 설명
본 연구는 병원 연합 내 건강검진 및 외래 환자를 대상으로 시행하는 일상적인 비조영 흉부 전산화단층촬영(CT)을 이용하여 심장판막질환을 선별하기 위한 딥러닝 모델을 개발하고 검증하기 위해 설계된 전향적, 다기관 연구입니다.
주요 목표는 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적(AUC)을 주요 효능 평가변수로 하여 모델의 진단 성능을 평가하는 것입니다. 2차 평가변수로는 민감도, 특이도 및 정확도와 같은 다른 성능 지표가 포함됩니다.
대상 집단의 참가자는 일상적인 비조영 흉부 CT 스캔을 받게 됩니다. 딥러닝 모델은 이러한 영상을 실시간으로 분석합니다. 모델에 의해 중등도~중증 심장판막질환이 있는 것으로 식별된 참가자의 경우, 즉시 확인적 심초음파 검사가 시행됩니다. 심초음파 검사 결과는 진단의 기준 표준으로 사용됩니다. AUC의 95% 신뢰구간 계산을 포함하여 이 기준에 대한 모델의 성능을 평가하기 위해 통계적 분석이 수행됩니다.
본 연구는 일상적인 임상 진료의 일부인 표준적이고 저선량의 진단 영상 검사(비조영 CT 및 심초음파)만을 포함하므로, 참가자에게 추가적인 관련 안전 위험을 초래하지 않는 것으로 간주됩니다. 총 연구 기간은 12개월로 추정됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Jian'an Wang, MD
- 전화번호: +86-571-8778-4808
- 이메일: wangjianan111@zju.edu.cn
연구 장소
-
-
Hubei
-
Wuhan, Hubei, 중국
- 모병
- Renmin Hospital of Wuhan University
-
연락하다:
- Jing Chen, MD
- 전화번호: +86-13659840327
- 이메일: 364580342@qq.com
-
-
Xinjiang
-
Ürümqi, Xinjiang, 중국
- 모병
- Xinjiang Uygur Autonomous Region People's Hospital
-
연락하다:
- Yining Yang, MD
- 전화번호: +86-13199860611
- 이메일: yangyn5126@163.com
-
-
Zhejiang
-
Hangzhou, Zhejiang, 중국
- 모병
- The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine
-
연락하다:
- Xianbao Liu, MD
- 전화번호: +86-13857173887
- 이메일: liuxb@zju.edu.cn
-
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 나이 ≥ 18세.
- 완전한 전자 건강 기록.
- 2025년 11월 1일 - 2026년 11월 1일 사이에 시행된 비조영 흉부 CT (신체 검사 또는 외래).
- AI 예측 중등도 또는 중증 판막 심장 질환, 또는 임상적 중재가 필요하다고 판단된 경우.
제외 기준:
- 저품질 비조영 흉부 CT 영상.
- 불완전한 임상 기록, 주요 진단 결과, 치료 기록, 영상 데이터, 수술 기록, 병력 요약, 검사실 검사 결과 또는 기타 필수 의료 정보에 중대한 결함이 포함된 경우.
- 인공 판막 이식물 존재, 대동맥판막 (기계판막, 생체판막), 승모판막 (경피적 판막접합술, 생체판막, 기계판막, 판륜성형술 링), 삼첨판막 (TEER 클리핑, 생체판막, 기계판막, 판륜성형술 링), 폐동맥판막 (생체판막) 등 포함.
- 연구 등록에서 제외할 필요가 있다고 연구자가 판단하는 이상 소견 또는 상태.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
민감도
기간: 1년
|
민감도: 중증도 이상의 질환을 가진 환자 중 모델이 정확하게 식별하는 비율을 측정합니다.
|
1년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 (AUC)
기간: 1년
|
밸브 질환 중증도를 구분하는 모델의 AUC.
이 모델의 AUC 값은 정상에서 경증 환자와 중등도에서 중증 환자를 얼마나 정확하게 식별할 수 있는지를 나타냅니다.
|
1년
|
|
정확도
기간: 1년
|
정확도: 모델이 두 그룹 중 하나로 올바르게 분류한 모든 환자의 전체 비율을 측정합니다.
|
1년
|
|
특이도
기간: 1년
|
특이도: 정상에서 경미한 질환을 가진 환자 중 모델이 올바르게 식별하는 비율을 측정합니다.
|
1년
|
공동 작업자 및 조사자
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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