Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Badanie dotyczące systemu rozpoznawania dźwięków serca przez sztuczną inteligencję w badaniach przesiewowych wrodzonych wad serca

30 lipca 2026 zaktualizowane przez: Kun Sun, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Wieloośrodkowe badanie dotyczące poszukiwania i zastosowania wspomaganego technologią sztucznej inteligencji systemu rozpoznawania dźwięków serca w badaniach przesiewowych wrodzonych wad serca u dzieci

Celem tego badania jest ustanowienie algorytmu sztucznej inteligencji opartego na głębokim uczeniu się w celu wzmocnienia umiejętności klasyfikowania szmerów serca zdrowych osób i różnych głównych lub innych wrodzonych wad serca (CHD) oraz ocena skuteczności wspomaganej technologią sztucznej inteligencji system rozpoznawania dźwięków serca (dalej: system rozpoznawania dźwięków serca AI) do wieloośrodkowych badań przesiewowych CHD.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Jest to wieloośrodkowe badanie przekrojowe klastrów w CHINACH. Tony serca będą zbierane poprzez osłuchiwanie stetoskopem elektronicznym u dzieci (0 ~ 18 lat) potwierdzonych echokardiograficznie z CHD lub bez CHD podczas leczenia ambulatoryjnego lub hospitalizacji w 10 pediatrycznych ośrodkach medycznych. Tony serca zostaną zwizualizowane w postaci fonokardiogramu, a ekstrakcja cech zostanie przeprowadzona po sklasyfikowaniu prawidłowych i nieprawidłowych tonów serca oraz określeniu cech szmerów serca przez pediatrów-kardiologów. Algorytm sztucznej inteligencji (uczenie maszynowe, głębokie uczenie itp.) zostanie przeszkolony do zbudowania systemu rozpoznawania dźwięków serca z wyżej wymienionymi danymi. Wykorzystamy krzywą charakterystyki działania odbiornika (ROC) do porównania zdolności rozpoznawania i klasyfikacji nieprawidłowych dźwięki serca między różnymi algorytmami sztucznej inteligencji. Przyjmując wyniki echokardiografii jako złoty standard, użyjemy wskaźników oceny, takich jak czułość, swoistość, dokładność, dodatnia wartość predykcyjna, ujemna wartość predykcyjna itp., Aby porównać zdolność diagnostyczną badań przesiewowych CHD między systemem rozpoznawania AI a człowiekiem pediatrzy kardiolodzy. Naszym celem jest wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji do wspomagania osłuchiwania serca w badaniach przesiewowych CHD.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

9370

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Chiny
      • Beijing, Chiny
        • Beijing Anzhen Hospital
      • Chongqing, Chiny
        • Children's Hospital Affiliated to Chongqing Medical University
      • Guangxi, Chiny
        • The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University
      • Guangzhou, Chiny
        • Guangzhou Women and Children's Medical Center
      • Hangzhou, Chiny
        • Children's Hospital Affiliated to Zhejiang Medical University
      • Hunan, Chiny
        • Hunan Children's Hospital
      • Jinan, Chiny
        • Shandong Provincial Hospital
      • Kunming, Chiny
        • Kunming Children's Hospital
      • Lanzhou, Chiny
        • Lanzhou University Second Hospital
      • Linyi, Chiny
        • Linyi Hospital for Women and Children
      • Shanghai, Chiny
        • Children's Hospital of Shanghai
      • Shanghai, Chiny
        • Shanghai Children's Medical Center
      • Shiyan, Chiny
        • Shiyan Taihe Hospital
      • Suzhou, Chiny
        • Children's Hospital of Soochow University
      • Wenzhou, Chiny
        • The Second Hospital Affiliated to Wenzhou Medical University
      • Wuhan, Chiny
        • Wuhan Children's Hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

Nie starszy niż 18 lat (Dziecko, Dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Populacja pediatryczna w trakcie opieki ambulatoryjnej lub hospitalizacji w dziesięciu pediatrycznych ośrodkach medycznych w CHINACH

Opis

Kryteria przyjęcia:

  1. 0 ~ 18 lat, niezależnie od płci;
  2. Dzieci z wrodzoną wadą serca lub bez potwierdzonej echokardiograficznie;
  3. Na podstawie świadomej zgody, chętnych do współpracy z naszą grupą.

Kryteria wyłączenia:

  1. ≥ 18 lat;
  2. Dzieci, które nie mogą zostać poddane echokardiografii lub innym powiązanym badaniom;
  3. Podmioty, które odmawiają przyłączenia się lub nie chcą współpracować przy dostarczaniu danych diagnostycznych i terapeutycznych do dalszej analizy i badań.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
0 ~ 18 lat dzieci
Dzieci w trakcie leczenia ambulatoryjnego lub hospitalizacji
Test diagnostyczny: Osłuchiwanie serca i echokardiografia
Osłuchiwanie serca zostanie wykonane przez pediatrę sercowo-naczyniowego, a echokardiografia przez echokardiologa

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Charakterystyka operacyjna odbiornika (ROC) czułości
Ramy czasowe: Lipiec 2020 do Grudzień 2021
ROC czułości w badaniach przesiewowych CHD za pomocą różnych algorytmów sztucznej inteligencji i osłuchiwania
Lipiec 2020 do Grudzień 2021

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Śledczy

  • Główny śledczy: KUN SUN, MD, Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 lipca 2020

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

1 maja 2024

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

1 maja 2024

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

11 marca 2020

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

11 marca 2020

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

13 marca 2020

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

3 sierpnia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

30 lipca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2024

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • XH-20-003

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj