- ICH GCP
- Реестр клинических исследований США
- Клиническое испытание NCT06178900
Оценка программного обеспечения AI-Gatekeeper при скрининге стеноза коронарной артерии: многоцентровое РКИ (AIGatekeeper)
Проспективное, многоцентровое, открытое, рандомизированное, сравнительное клиническое исследование для проверки эффективности, безопасности и экономической эффективности AI-Gatekeeper, мультимодального программного обеспечения с искусственным интеллектом, при оказании помощи в скрининге стеноза коронарной артерии
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Подробное описание
Ишемическая болезнь сердца (ИБС) является ведущей причиной глобальной смертности, на ее долю приходится более 50% смертей, связанных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Первоначальная оценка ИБС обычно включает рентгенографию грудной клетки, электрокардиограмму (ЭКГ), оценку факторов риска и базовые анализы крови. Однако эти первичные тесты не могут окончательно диагностировать ИБС. При подозрении на ИБС проводится коронарная КТА (КТА) или инвазивная коронарная ангиография (ИКА), определяющая необходимость таких процедур, как стентирование или реваскуляризация.
Интересно, что более 50% пациентов, перенесших CCTA или ICA, не нуждаются в лечении, поскольку ИБС либо отсутствует, либо недостаточно тяжела. Это приводит к ненужным процедурам и значительным затратам на здравоохранение. Например, в США стоимость ненужных ICA достигает миллиардов ежегодно, аналогичные тенденции наблюдаются и в Южной Корее.
Программное обеспечение AI-Gatekeeper помогает врачам диагностировать ишемическую болезнь сердца, прогнозируя стеноз коронарной артерии (≥50%) с использованием мультимодальной технологии искусственного интеллекта. Оно объединяет клинические факторы риска и базовые анализы крови, включая рентгенографию грудной клетки, электрокардиограмму и эхокардиограмму, у пациентов с подозрением на ишемическую болезнь сердца. Целью данного исследования является определение эффективности, безопасности и экономической эффективности AI-Gatekeeper. программное обеспечение в проспективном многоцентровом рандомизированном контролируемом исследовании.
Тип исследования
Регистрация (Действительный)
Фаза
- Непригодный
Контакты и местонахождение
Места учебы
-
-
-
Incheon, Южная Корея
- Catholic Kwandong University International St. Mary's Hospital
-
Seoul, Южная Корея
- Hanyang University Seoul Hospital
-
-
Gyeonggi-do
-
Bucheon-si, Gyeonggi-do, Южная Корея, 16995
- Soonchunhyang University Bucheon Hospital
-
Seongnam-si, Gyeonggi-do, Южная Корея, 16995
- Seoul National University Bundang Hospital
-
Yongin, Gyeonggi-do, Южная Корея, 16995
- Yongin Severance Hospitall, Yonsei University College of Medicine
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Описание
Критерии включения:
- Пациент с такими симптомами, как боль в груди, указывающими на ишемическую болезнь сердца, который прошел стандартное обследование, включая анализы крови, электрокардиограмму, рентгенографию грудной клетки и эхокардиографию.
- От среднего до высокого риска претестовой вероятности обструктивной ИБС (>15%)
- Добровольно согласился участвовать в этом клиническом исследовании и подписал форму письменного согласия.
Критерий исключения:
- Острая боль в груди (у пациентов, у которых не исключен ОКС)
- Ранее диагностированная и леченная ишемическая болезнь сердца (инфаркт миокарда, ЧКВ, АКШ)
- Пациенты с ожидаемой продолжительностью жизни менее 2 лет из-за состояний, отличных от болезней сердца.
- Те, кто не согласился с протоколом
- Принимали участие в клинических испытаниях лекарственного препарата или медицинского устройства в течение последних 3 месяцев.
- Беременные или кормящие женщины
- Аллергия на препараты йода
- Уровень креатина в сыворотке более 1,5 мг/дл или рСКФ менее 30 мл/мин.
- Исходный нерегулярный и неконтролируемый сердечный ритм
- Частота пульса более 100 ударов в минуту
- Систолическое артериальное давление 90 мм рт. ст. или менее.
- Противопоказания к бета-блокаторам или нитроглицерину
- Пациенты со сложными врожденными пороками сердца
- Индекс массы тела больше или равен 35.
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Основная цель: Диагностика
- Распределение: Рандомизированный
- Интервенционная модель: Параллельное назначение
- Маскировка: Нет (открытая этикетка)
Оружие и интервенции
Группа участников / Армия |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Экспериментальный: При содействии группы программного обеспечения AI-Gatekeeper
После базового обследования (рентгенография грудной клетки, электрокардиограмма, эхокардиограмма, определение клинических факторов риска и анализ крови) для оказания клинической помощи будет использоваться программное обеспечение AI-Gatekeeper.
|
Группа получит отчет программного обеспечения AI-Gatekeeper о вероятности наличия стеноза коронарной артерии (≥50%) на основе обычного теста.
|
|
Без вмешательства: Группа обычного ухода
Группа обычного ухода будет управляться на основе установленных правил.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Unnecessary utilization of advanced cardiac imaging
Временное ограничение: 24 weeks
|
Confirmation of non-obstructive coronary artery disease (diameter stenosis ≤50%) by advanced cardiac imaging (CCTA or ICA)
|
24 weeks
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Доля субъектов, классифицированных как положительные согласно анализу модели AI-Gatekeeper, у которых диагностирован стеноз коронарной артерии (≥50%)
Временное ограничение: 24 недели
|
Этот показатель оценивает точность модели AI-Gatekeeper в выявлении пациентов со стенозом коронарной артерии 50% или более среди тех, кого она классифицирует как положительные.
|
24 недели
|
|
Сравнение общих затрат на здравоохранение
Временное ограничение: 24 недели
|
Этот анализ фокусируется на сравнении общего финансового воздействия различных медицинских вмешательств или методов лечения.
Он охватывает все сопутствующие расходы – от диагностических процедур до лечения и последующего ухода, обеспечивая комплексную оценку экономической нагрузки на систему здравоохранения.
|
24 недели
|
|
Сравнение изменений шкалы симптомов стенокардии
Временное ограничение: 24 недели
|
В этом сравнении оцениваются различия в тяжести и частоте симптомов стенокардии у пациентов, измеренные с помощью опросника по стенокардии Сиэтла (SAQ), стандартизированного инструмента для оценки боли в груди, связанной с сердечными заболеваниями.
|
24 недели
|
|
Доля субъектов, идентифицированных как отрицательные по модели AI-Gatekeeper, которая, как утверждается, имеет незначительный стеноз (<50%)
Временное ограничение: 24 недели
|
Эта мера оценивает точность модели AI-Gatekeeper в выявлении пациентов с незначительным стенозом коронарной артерии (<50%) среди тех, кто классифицируется как негативные.
|
24 недели
|
|
MACE (major adverse cardiovascular events)
Временное ограничение: 24 weeks
|
All-cause death, non-fatal MI, stroke, admission due to acute coronary artery syndrome
|
24 weeks
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Следователи
- Главный следователь: In Hyun Jung, MD, PhD, Yongin Severance Hospital, Yonsei University College of Medicine
Публикации и полезные ссылки
Общие публикации
- Kwon JM, Lee SY, Jeon KH, Lee Y, Kim KH, Park J, Oh BH, Lee MM. Deep Learning-Based Algorithm for Detecting Aortic Stenosis Using Electrocardiography. J Am Heart Assoc. 2020 Apr 7;9(7):e014717. doi: 10.1161/JAHA.119.014717. Epub 2020 Mar 21.
- Min JK, Dunning A, Lin FY, Achenbach S, Al-Mallah MH, Berman DS, Budoff MJ, Cademartiri F, Callister TQ, Chang HJ, Cheng V, Chinnaiyan KM, Chow B, Delago A, Hadamitzky M, Hausleiter J, Karlsberg RP, Kaufmann P, Maffei E, Nasir K, Pencina MJ, Raff GL, Shaw LJ, Villines TC. Rationale and design of the CONFIRM (COronary CT Angiography EvaluatioN For Clinical Outcomes: An InteRnational Multicenter) Registry. J Cardiovasc Comput Tomogr. 2011 Mar-Apr;5(2):84-92. doi: 10.1016/j.jcct.2011.01.007. Epub 2011 Feb 1.
- Genders TS, Steyerberg EW, Hunink MG, Nieman K, Galema TW, Mollet NR, de Feyter PJ, Krestin GP, Alkadhi H, Leschka S, Desbiolles L, Meijs MF, Cramer MJ, Knuuti J, Kajander S, Bogaert J, Goetschalckx K, Cademartiri F, Maffei E, Martini C, Seitun S, Aldrovandi A, Wildermuth S, Stinn B, Fornaro J, Feuchtner G, De Zordo T, Auer T, Plank F, Friedrich G, Pugliese F, Petersen SE, Davies LC, Schoepf UJ, Rowe GW, van Mieghem CA, van Driessche L, Sinitsyn V, Gopalan D, Nikolaou K, Bamberg F, Cury RC, Battle J, Maurovich-Horvat P, Bartykowszki A, Merkely B, Becker D, Hadamitzky M, Hausleiter J, Dewey M, Zimmermann E, Laule M. Prediction model to estimate presence of coronary artery disease: retrospective pooled analysis of existing cohorts. BMJ. 2012 Jun 12;344:e3485. doi: 10.1136/bmj.e3485.
- Writing Committee Members; Gulati M, Levy PD, Mukherjee D, Amsterdam E, Bhatt DL, Birtcher KK, Blankstein R, Boyd J, Bullock-Palmer RP, Conejo T, Diercks DB, Gentile F, Greenwood JP, Hess EP, Hollenberg SM, Jaber WA, Jneid H, Joglar JA, Morrow DA, O'Connor RE, Ross MA, Shaw LJ. 2021 AHA/ACC/ASE/CHEST/SAEM/SCCT/SCMR Guideline for the Evaluation and Diagnosis of Chest Pain: A Report of the American College of Cardiology/American Heart Association Joint Committee on Clinical Practice Guidelines. J Am Coll Cardiol. 2021 Nov 30;78(22):e187-e285. doi: 10.1016/j.jacc.2021.07.053. Epub 2021 Oct 28.
- Renker M, Schoepf UJ, Wang R, Meinel FG, Rier JD, Bayer RR 2nd, Mollmann H, Hamm CW, Steinberg DH, Baumann S. Comparison of diagnostic value of a novel noninvasive coronary computed tomography angiography method versus standard coronary angiography for assessing fractional flow reserve. Am J Cardiol. 2014 Nov 1;114(9):1303-8. doi: 10.1016/j.amjcard.2014.07.064. Epub 2014 Aug 12.
- Kamel PI, Yi PH, Sair HI, Lin CT. Prediction of Coronary Artery Calcium and Cardiovascular Risk on Chest Radiographs Using Deep Learning. Radiol Cardiothorac Imaging. 2021 Jun 17;3(3):e200486. doi: 10.1148/ryct.2021200486. eCollection 2021 Jun.
- Kim J, Lee SY, Cha BH, Lee W, Ryu J, Chung YH, Kim D, Lim SH, Kang TS, Park BE, Lee MY, Cho S. Machine learning models of clinically relevant biomarkers for the prediction of stable obstructive coronary artery disease. Front Cardiovasc Med. 2022 Jul 19;9:933803. doi: 10.3389/fcvm.2022.933803. eCollection 2022.
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Действительный)
Завершение исследования (Действительный)
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
Первый опубликованный (Действительный)
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
Последняя проверка
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- AI-Gatekeeper Pro
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы
Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.
Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.
продукт, произведенный в США и экспортированный из США.
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. .