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AI-Based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST) (EP-AI ASSIST)

2026년 10월 28일 업데이트: Yong-Soo Baek, Inha University Hospital

AI-based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST)

This multicenter retrospective study aims to develop, validate, and clinically apply an artificial intelligence (AI)-powered electrocardiography (ECG) algorithm for the diagnosis and prognostic prediction of cardiovascular diseases, including coronary artery disease and heart failure. By utilizing encrypted raw 12-lead ECG text data and deep neural network models, the study evaluates the effectiveness of AI-enhanced ECG in detecting cardiac abnormalities and predicting clinical outcomes.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

10000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 장소

  • 대한민국
    • Incheon
      • Incheon, Incheon, 대한민국, 22332
        • 모병
        • Inha University Hospital
        • 연락하다:

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

19년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Retrospective cohort of patients aged 19 years or older with PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT who underwent electrophysiological study and catheter ablation at participating institutions between January 2005 and December 2023.

설명

Inclusion Criteria:

  • Age 19 years or older
  • Diagnosis of one of the following arrhythmias: paroxysmal supraventricular tachycardia (PSVT), Wolff-Parkinson-White (WPW) syndrome, premature ventricular contractions (PVC), or ventricular tachycardia (VT)
  • Underwent an electrophysiological study (EPS) and catheter ablation
  • Available 12-lead electrocardiogram (ECG) records that can be extracted as text (XML) files

Exclusion Criteria:

  • Inadequate ECG data quality, as judged by the investigator
  • Missing medical records required for the study, as judged by the investigator

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 관찰 모델: COHORT
  • 시간 관점: RETROSPECTIVE

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
Cardiovascular Disease and Tachycardia Cohort

Patients aged 19 years or older diagnosed with tachycardias (including PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT) who underwent an electrophysiological study (EPS) and radiofrequency catheter ablation (RFCA), with extractable 12-lead ECG text data[cite: 1].
진단 검사: AI-based ECG Diagnostic and Localization Algorithm

Application of a deep learning-based 12-lead electrocardiogram (ECG) algorithm to analyze raw text data for the differential diagnosis and localization of tachycardias, including PSVT, WPW syndrome, PVC, and VT[cite: 1].

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Differentiating Tachycardia Mechanisms Confirmed by Electrophysiological Study
기간: Baseline

Diagnostic performance of Transformer-based deep learning models applied to 12-lead ECG raw data for differentiating tachycardia mechanisms, including atrioventricular nodal reentrant tachycardia (AVNRT) versus atrioventricular reentrant tachycardia (AVRT). The reference standard is the diagnosis confirmed by electrophysiological study and catheter ablation. Performance is summarized as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better discrimination).
Baseline

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Localizing Arrhythmia Origin Sites (Accessory Pathway, PVC, and VT) Confirmed by Successful Catheter Ablation
기간: Baseline

Performance of AI-ECG models in classifying the anatomical site of the arrhythmia substrate from the pre-ablation 12-lead ECG, including (1) accessory pathway location in Wolff-Parkinson-White syndrome, (2) the origin of premature ventricular contractions, and (3) the origin of ventricular tachycardia. The reference standard is the site identified by electrophysiological mapping and confirmed by successful catheter ablation. For each classification task, performance is reported as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better classification).
Baseline

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Inha University Hospital

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)

2023년 12월 1일

기본 완료 (추정된)

2028년 12월 1일

연구 완료 (추정된)

2028년 12월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 9월 29일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 9월 29일

처음 게시됨 (실제)

2026년 10월 5일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 10월 30일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 10월 28일

마지막으로 확인됨

2026년 10월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2023-12-033
  • 2023-12-033 (레지스트리 식별자: Inha University Hospital Institutional Review Board)

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

Individual participant data (IPD) will not be shared with other researchers due to institutional data privacy policies and ethical regulations concerning retrospective clinical records and encrypted electrocardiogram data.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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