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

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

28 października 2026 zaktualizowane przez: 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.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

10000

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Korea Południowa
    • Incheon
      • Incheon, Incheon, Korea Południowa, 22332
        • Rekrutacyjny
        • Inha University Hospital
        • Kontakt:

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

19 lat i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

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.

Opis

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

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

  • Modele obserwacyjne: COHORT
  • Perspektywy czasowe: RETROSPECTIVE

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
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].
Test diagnostyczny: 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].

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Differentiating Tachycardia Mechanisms Confirmed by Electrophysiological Study
Ramy czasowe: 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

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
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
Ramy czasowe: 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

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Inha University Hospital

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 grudnia 2023

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 grudnia 2028

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 grudnia 2028

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

29 września 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

29 września 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

5 października 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

30 października 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

28 października 2026

Ostatnia weryfikacja

1 października 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2023-12-033
  • 2023-12-033 (Identyfikator rejestru: Inha University Hospital Institutional Review Board)

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

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.

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