Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Haalbaarheid van op AI gebaseerd voorspellingsmodel voor hartfunctie met behulp van CXR (AI-CXR)

12 september 2022 bijgewerkt door: SungA Bae, Yonsei University

Haalbaarheid van op kunstmatige intelligentie gebaseerd voorspellingsmodel voor hartfunctie met behulp van thoraxradiografie

De onderzoekers zullen een kunstmatige-intelligentiemodel ontwikkelen om de linkerventrikelejectiefractie te voorspellen met behulp van thoraxfoto's en transthoracale echocardiografiegegevens.

Studie Overzicht

Toestand

Voltooid

Conditie

X-thorax voor klinische evaluatie

Interventie / Behandeling

Diagnostische toets: Scannen van thoraxfoto's en het uitvoeren van AI-algoritmen op afbeeldingen

Gedetailleerde beschrijving

Echocardiografie moet in een vroeg stadium worden overwogen bij patiënten die voor het eerst hartfalen hebben ontwikkeld of die geen informatie hebben over de hartfunctie, maar het onderzoek kan worden uitgesteld vanwege een gebrek aan tijd en mankracht op medisch gebied.

Primair doel: gebruik thoraxfoto's om de linkerventrikelejectiefractie te voorspellen

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Werkelijk)

505

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studie Locaties

Korea, republiek van
- Giheung-gu
  - Yongin, Giheung-gu, Korea, republiek van, 16995
    - Yongin Severance Hospital

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

20 jaar tot 90 jaar (VOLWASSEN, OUDER_ADULT)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Patiënten die een transthoracaal echocardiogram ondergaan, worden ingeschreven.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

Volwassenen van 20 jaar en ouder
Patiënt die de spoedeisende hulp of polikliniek bezocht vanwege benauwdheid en pijn op de borst

Uitsluitingscriteria:

Weigering van de patiënt
Onzekere röntgenfoto's of transthoracale echocardiografie
Onzekere testresultaten

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat	Maatregel Beschrijving	Tijdsspanne
Linkerventriculaire ejectiefractie < 40% Tijdsspanne: Binnen twee weken na thoraxfoto	Evalueer de prestaties van op röntgenfoto's gebaseerde algoritmen voor kunstmatige intelligentie om personen met een verminderde ejectiefractie (<40%) te identificeren	Binnen twee weken na thoraxfoto

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Sponsor

Yonsei University

Onderzoekers

Studie stoel: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (WERKELIJK)

1 maart 2022

Primaire voltooiing (WERKELIJK)

30 juni 2022

Studie voltooiing (WERKELIJK)

1 september 2022

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

4 augustus 2021

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria