Оценка легочной гипертензии с помощью искусственного интеллекта (AIPHY)
6 апреля 2025 г. обновлено: Chinese Pulmonary Vascular Disease Research Group
Легочная гипертензия представляет собой сложное и гетерогенное состояние, которое при отсутствии лечения связано с высокой смертностью и заболеваемостью.
Искусственный интеллект используется для изучения и разработки теорий и методов, моделирующих и расширяющих человеческий интеллект, которые применяются в областях, связанных с сердечно-сосудистыми заболеваниями.
В исследовании предполагается объединить мультимодальные клинические данные пациентов, перенесших катетеризацию правых отделов сердца в больнице Фувай, с методами искусственного интеллекта для создания программ, которые могут скрининговать и диагностировать легочную гипертензию.
Обзор исследования
Статус
Рекрутинг
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Пациенты с легочной гипертензией (ЛГ) представляют собой сложную и гетерогенную когорту с высокой заболеваемостью и смертностью, если их не лечить.
Для постановки окончательного диагноза ЛГ необходимо провести инвазивную катетеризацию правых отделов сердца (РКП) для оценки среднего давления в легочной артерии (сЛАД).
Поскольку ЛГ спорадически возникает при различных заболеваниях, включая заболевания соединительной ткани и врожденные пороки сердца, а проявляющиеся симптомы неспецифичны, необходимо на раннем этапе заподозрить ЛГ у населения.
По этой причине неинвазивные инструменты, которые широко доступны для предварительного скрининга, идеально подходят для своевременной диагностики ЛГ.
Трансторакальная эхокардиография стала основой для скрининга ЛГ, однако чувствительность и специфичность этого подхода остаются ограниченными даже в опытных руках.
По мере развития технологий с высокой пропускной способностью и улучшения доступа к большим данным PH будет крайне важно разумно выбирать подходы искусственного интеллекта для анализа, визуализации и интерпретации данных.
Объединяя мультимодальные клинические данные (такие как показатели рентгенографии грудной клетки, электрокардиографии и эхокардиографии), это исследование направлено на разработку программ с искусственным интеллектом для помощи в скрининге и диагностике ЛГ, а также на оценку его диагностической точности для ЛГ как по сравнению с RHC, и оценить, превосходит ли этот подход традиционный эхокардиографический метод.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
2000
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Zhihong Liu, MD, PhD
- Номер телефона: 13269276067
- Электронная почта: zhihongliufuwai@163.com
Места учебы
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Китай, 100037
- Рекрутинг
- Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
-
Контакт:
- Zhihong Liu, MD, PhD
- Номер телефона: 13269276067
- Электронная почта: zhihongliufuwai@163.com
-
-
Критерии участия
Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
18 лет и старше (Взрослый, Пожилой взрослый)
Принимает здоровых добровольцев
Да
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Взрослые пациенты ранее получали рентген грудной клетки, электрокардиографию, эхокардиографию, другие плановые обследования и РГК в больнице Фувай, CAMS & PUMC, Пекин, Китай.
Описание
Критерии включения:
- Возраст ≥18 лет
- Пациенты ранее получали рентген грудной клетки, электрокардиографию, эхокардиографию, другие плановые обследования и РГК в больнице Фувай, CAMS & PUMC, Пекин, Китай.
Критерий исключения:
- Пациенты без РГК
- Качество рутинных обследований и РГЦ не может удовлетворить требования для дальнейшего анализа
- Выраженная потеря результатов рутинных обследований (рентгенография органов грудной клетки, электрокардиография, эхокардиография и др.)
Учебный план
В этом разделе представлена подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: Только для случая
- Временные перспективы: Ретроспектива
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Пациенты с легочной гипертензией
Ряд обычных обследований, включая рентген грудной клетки, электрокардиографию, эхокардиографию и т. д., будет проводиться последовательным пациентам в больнице Фувай, Китайской академии медицинских наук и Медицинском колледже Пекинского союза в Пекине, Китай.
RHC с mPAP> 20 мм рт.ст. подтвердит диагноз ЛГ.
Все эти данные будут собираться в качестве источника для машинного обучения или других программ с искусственным интеллектом.
|
RHC обычно используется как важный тест для постановки золотого стандарта диагностики ЛГ с mPAP> 20 мм рт.
Все мультимодальные данные от пациентов, подходящих для включения, будут случайным образом распределены по наборам данных для разработки (70% исследуемой популяции) для обучения моделей искусственного интеллекта для выявления ЛГ, которые будут подтверждены и проверены другими наборами данных (30% исследования). численность населения).
|
|
Пациенты без легочной гипертензии
Ряд обычных обследований, включая рентген грудной клетки, электрокардиографию, эхокардиографию и т. д., будет проводиться последовательным пациентам в больнице Фувай, Китайской академии медицинских наук и Медицинском колледже Пекинского союза в Пекине, Китай.
RHC с mPAP ≤20 мм рт.ст. подтвердит отсутствие ЛГ.
Все эти данные будут собираться в качестве источника для машинного обучения или других программ с искусственным интеллектом.
|
RHC обычно используется как важный тест для постановки золотого стандарта диагностики ЛГ с mPAP> 20 мм рт.
Все мультимодальные данные от пациентов, подходящих для включения, будут случайным образом распределены по наборам данных для разработки (70% исследуемой популяции) для обучения моделей искусственного интеллекта для выявления ЛГ, которые будут подтверждены и проверены другими наборами данных (30% исследования). численность населения).
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Точность диагностики алгоритмом с искусственным интеллектом
Временное ограничение: Базовый уровень
|
Исследователи рассчитают площадь под кривой рабочей характеристики приемника диагностики с помощью алгоритма с искусственным интеллектом и сравнит этот показатель между алгоритмом с искусственным интеллектом и RHC.
|
Базовый уровень
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Чувствительность диагностики алгоритмом искусственного интеллекта
Временное ограничение: Базовый уровень
|
Исследователи рассчитают чувствительность диагностики с помощью алгоритма с искусственным интеллектом и сравнит этот показатель между алгоритмом с искусственным интеллектом и RHC.
|
Базовый уровень
|
|
Специфика диагностики алгоритмом искусственного интеллекта
Временное ограничение: Базовый уровень
|
Исследователи рассчитают чувствительность диагностики с помощью алгоритма с искусственным интеллектом и сравнит этот показатель между алгоритмом с искусственным интеллектом и RHC.
|
Базовый уровень
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Zhihong Liu, MD, PhD, Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
Даты записи исследования
Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
1 июня 2022 г.
Первичное завершение (Оцененный)
31 декабря 2025 г.
Завершение исследования (Оцененный)
31 декабря 2025 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
30 сентября 2022 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
30 сентября 2022 г.
Первый опубликованный (Действительный)
4 октября 2022 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
8 апреля 2025 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
6 апреля 2025 г.
Последняя проверка
1 апреля 2025 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AIPHY Project
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕ РЕШЕНО
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Нет
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
Нет
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
Нет
Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .