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

Wykonalność modelu prognozowania funkcji serca opartego na sztucznej inteligencji przy użyciu CXR (AI-CXR)

12 września 2022 zaktualizowane przez: SungA Bae, Yonsei University

Wykonalność modelu prognozowania funkcji serca opartego na sztucznej inteligencji przy użyciu radiografii klatki piersiowej

Badacze opracują model sztucznej inteligencji do przewidywania frakcji wyrzutowej lewej komory za pomocą zdjęć radiograficznych klatki piersiowej i danych z echokardiografii przezklatkowej.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

RTG klatki piersiowej do oceny klinicznej

Interwencja / Leczenie

Test diagnostyczny: Skanowanie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej i wykonywanie algorytmów AI na obrazach

Szczegółowy opis

Echokardiografię należy rozważyć we wczesnym stadium u pacjentów, u których najpierw rozwinęła się niewydolność serca lub którzy nie mają informacji o czynności serca, ale badanie może być opóźnione ze względu na brak czasu i zasobów ludzkich w aktualnej dziedzinie medycznej.

Główny cel: Wykorzystanie radiogramów klatki piersiowej do przewidywania frakcji wyrzutowej lewej komory

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

505

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

Republika Korei
- Giheung-gu
  - Yongin, Giheung-gu, Republika Korei, 16995
    - Yongin Severance 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

20 lat do 90 lat (DOROSŁY, STARSZY_DOROŚLI)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci poddawani echokardiografii przezklatkowej zostaną włączeni.

Opis

Kryteria przyjęcia:

Dorośli, którzy ukończyli 20 lat
Pacjent, który zgłosił się na izbę przyjęć lub poradnię z powodu duszności i bólu w klatce piersiowej

Kryteria wyłączenia:

Odmowa pacjenta
Niepewne zdjęcia rentgenowskie lub echokardiografia przezklatkowa
Niepewne wyniki testów

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku	Opis środka	Ramy czasowe
Frakcja wyrzutowa lewej komory < 40% Ramy czasowe: W ciągu dwóch tygodni prześwietlenie klatki piersiowej	Oceń wydajność algorytmów sztucznej inteligencji opartych na zdjęciu rentgenowskim klatki piersiowej, aby zidentyfikować osoby ze zmniejszoną frakcją wyrzutową (<40%)	W ciągu dwóch tygodni prześwietlenie klatki piersiowej

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Yonsei University

Śledczy

Krzesło do nauki: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College 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 marca 2022

Zakończenie podstawowe (RZECZYWISTY)

30 czerwca 2022

Ukończenie studiów (RZECZYWISTY)

1 września 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

4 sierpnia 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości