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

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

28 oktober 2026 bijgewerkt door: 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.

Studie Overzicht

Toestand

Werving

Conditie

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

10000

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

  • Zuid -Korea
    • Incheon
      • Incheon, Incheon, Zuid -Korea, 22332
        • Werving
        • Inha University Hospital
        • 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

19 jaar en ouder (Volwassen, Oudere volwassene)

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Geslachten die in aanmerking komen voor studie

Allemaal

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

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.

Beschrijving

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

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: COHORT
  • Tijdsperspectieven: RETROSPECTIVE

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
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].
Diagnostische toets: 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].

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Differentiating Tachycardia Mechanisms Confirmed by Electrophysiological Study
Tijdsspanne: 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

Secundaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
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
Tijdsspanne: 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

Medewerkers en onderzoekers

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

Sponsor

Inha University Hospital

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 december 2023

Primaire voltooiing (Geschat)

1 december 2028

Studie voltooiing (Geschat)

1 december 2028

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

29 september 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

29 september 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

5 oktober 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

30 oktober 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

28 oktober 2026

Laatst geverifieerd

1 oktober 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Trefwoorden

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 2023-12-033
  • 2023-12-033 (Register-ID: Inha University Hospital Institutional Review Board)

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

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

NEE

Beschrijving IPD-plan

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.

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

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