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

Door kunstmatige intelligentie ondersteunde evaluatie van pulmonale hypertensie (AIPHY)

6 april 2025 bijgewerkt door: Chinese Pulmonary Vascular Disease Research Group
Pulmonale hypertensie vertegenwoordigt een uitdagende en heterogene aandoening die, indien onbehandeld, gepaard gaat met hoge mortaliteit en morbiditeit. Kunstmatige intelligentie wordt gebruikt om theorieën en methoden te bestuderen en te ontwikkelen die menselijke intelligentie simuleren en uitbreiden, wat wordt toegepast op gebieden die verband houden met hart- en vaatziekten. De studie is bedoeld om multimodale klinische gegevens van patiënten die een rechterhartkatheterisatie ondergaan in het Fuwai-ziekenhuis te combineren met kunstmatige-intelligentietechnieken om programma's te creëren die pulmonale hypertensie kunnen screenen en diagnosticeren.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Gedetailleerde beschrijving

Patiënten met pulmonale hypertensie (PH) vormen een uitdagend en heterogeen cohort met hoge morbiditeit en mortaliteit als ze niet worden behandeld. Om een ​​definitieve diagnose van PH te stellen, moet men een invasieve rechterhartkatheterisatie (RHC) uitvoeren om de gemiddelde pulmonale arteriële druk (mPAP) te beoordelen. Aangezien PH sporadisch voorkomt bij verschillende medische aandoeningen, waaronder bindweefselaandoeningen en aangeboren hartaandoeningen, en de symptomen niet-specifiek zijn, moet het vermoeden van PH vroeg in de gemeenschap worden gewekt. Om deze reden zouden niet-invasieve hulpmiddelen die algemeen verkrijgbaar zijn voor screening vooraf ideaal zijn om een ​​tijdige diagnose van PH mogelijk te maken. Transthoracale echocardiografie is naar voren gekomen als de steunpilaar voor het screenen van PH, maar de gevoeligheid en specificiteit van deze benadering blijven beperkt, zelfs in ervaren handen. Naarmate high-throughput-technologieën vooruitgaan en de toegang tot PH-big data verbetert, zal het van cruciaal belang zijn om voorzichtig kunstmatige-intelligentiebenaderingen te selecteren voor data-analyse, visualisatie en interpretatie. Door de multimodale klinische gegevens te combineren (zoals indicatoren van thoraxfoto's, elektrocardiografie en echocardiografie), heeft deze studie tot doel kunstmatige intelligentie-ondersteunde programma's te ontwikkelen om de screening en diagnose van PH te ondersteunen, en om de diagnostische nauwkeurigheid ervan voor PH te evalueren. vergeleken met RHC, en om in te schatten of deze benadering beter presteert dan de conventionele echocardiografische methode.

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

2000

Contacten en locaties

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

Studiecontact

Studie Locaties

  • China
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 100037
        • Werving
        • Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
        • Contact:

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

18 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

Volwassen patiënten ontvingen eerder röntgenfoto's van de borst, elektrocardiografie, echocardiografie, andere routineonderzoeken en RHC in het Fuwai Hospital, CAMS & PUMC, Beijing, China.

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Leeftijd ≥18 jaar
  • Patiënten ontvingen eerder röntgenfoto's van de borst, elektrocardiografie, echocardiografie, andere routineonderzoeken en RHC in het Fuwai Hospital, CAMS & PUMC, Beijing, China

Uitsluitingscriteria:

  • Patiënten zonder RHC
  • De kwaliteit van routineonderzoeken en RHC kan niet voldoen aan de eis voor verdere analyse
  • Ernstig verlies van resultaten van routineonderzoeken (thoraxfoto, elektrocardiografie, echocardiografie, enz.)

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

  • Observatiemodellen: Case-Alleen
  • Tijdsperspectieven: Retrospectief

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
Patiënten met pulmonale hypertensie
Een reeks routineonderzoeken, waaronder röntgenfoto's van de borstkas, elektrocardiografie, echocardiografie, enz., zou worden uitgevoerd bij opeenvolgende patiënten in het Fuwai-ziekenhuis, de Chinese Academie voor Medische Wetenschappen en Peking Union Medical College, Beijing, China. Een RHC met een mPAP van >20 mmHg zou de diagnose PH bevestigen. Al deze gegevens zullen worden verzameld als bron voor machine learning of andere door kunstmatige intelligentie ondersteunde programma's.
Diagnostische toets: Katheterisatie van het rechter hart
RHC is een veelgebruikte essentiële test om de gouden standaarddiagnose van PH te stellen met mPAP> 20 mmHg. Alle multimodale gegevens van patiënten die in aanmerking komen voor opname zouden willekeurig worden toegewezen aan ontwikkelingsdatasets (70% van de onderzoekspopulatie) om de kunstmatige-intelligentiemodellen te trainen voor de detectie van PH, die zouden worden gevalideerd en getest door andere datasets (30% van de onderzoekspopulatie). bevolking).
Patiënten zonder pulmonale hypertensie
Een reeks routineonderzoeken, waaronder röntgenfoto's van de borstkas, elektrocardiografie, echocardiografie, enz., zou worden uitgevoerd bij opeenvolgende patiënten in het Fuwai-ziekenhuis, de Chinese Academie voor Medische Wetenschappen en Peking Union Medical College, Beijing, China. Een RHC met een mPAP van ≤20 mmHg zou de afwezigheid van PH bevestigen. Al deze gegevens zullen worden verzameld als bron voor machine learning of andere door kunstmatige intelligentie ondersteunde programma's.
Diagnostische toets: Katheterisatie van het rechter hart
RHC is een veelgebruikte essentiële test om de gouden standaarddiagnose van PH te stellen met mPAP> 20 mmHg. Alle multimodale gegevens van patiënten die in aanmerking komen voor opname zouden willekeurig worden toegewezen aan ontwikkelingsdatasets (70% van de onderzoekspopulatie) om de kunstmatige-intelligentiemodellen te trainen voor de detectie van PH, die zouden worden gevalideerd en getest door andere datasets (30% van de onderzoekspopulatie). bevolking).

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Nauwkeurigheid van de diagnose door algoritmen met kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen het gebied onder de operationele karakteristiekcurve van de ontvanger van de diagnose berekenen door middel van een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en deze index vergelijken tussen een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en RHC.
Basislijn

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Gevoeligheid van diagnose door algoritme voor kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen de gevoeligheid van de diagnose berekenen door een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en deze index vergelijken tussen een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en RHC.
Basislijn
Specificiteit van de diagnose door algoritme voor kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: Basislijn
De onderzoekers zullen de gevoeligheid van de diagnose berekenen door een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en deze index vergelijken tussen een door kunstmatige intelligentie ondersteund algoritme en RHC.
Basislijn

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Chinese Pulmonary Vascular Disease Research Group

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Zhihong Liu, MD, PhD, Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College

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 juni 2022

Primaire voltooiing (Geschat)

31 december 2025

Studie voltooiing (Geschat)

31 december 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

30 september 2022

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

30 september 2022

Eerst geplaatst (Werkelijk)

4 oktober 2022

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

8 april 2025

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

6 april 2025

Laatst geverifieerd

1 april 2025

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • AIPHY Project

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

ONBESLIST

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

product vervaardigd in en geëxporteerd uit de V.S.

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren