AI-ЭКГ-скрининг систолической дисфункции левого желудочка
1 февраля 2024 г. обновлено: Seoul National University Hospital
Скрининг AI-ЭКГ на систолическую дисфункцию левого желудочка: проспективное обсервационное многоцентровое исследование
Целью настоящего исследования является проверка эффективности алгоритма искусственного интеллекта, применяемого к электрокардиограмме, в качестве потенциального инструмента скрининга систолической дисфункции левого желудочка.
Обзор исследования
Статус
Еще не набирают
Подробное описание
Нынешние исследователи разработали алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), основанный на электрокардиограмме (ЭКГ) в 12 отведениях, выявляющей систолическую дисфункцию левого желудочка с помощью 364 845 ЭКГ от 148 547 пациентов. Затем, когда модель была протестирована ретроспективно на 59 805 ЭКГ 24 376 пациентов, эффективность модели, выраженная как площадь под кривой рабочей характеристики приемника, составила 0,889 (95% ДИ 0,887–0,891).
Мы планируем проспективно подтвердить эффективность нашей модели как потенциального инструмента скрининга систолической дисфункции левого желудочка.
Тип исследования
Наблюдательный
Регистрация (Оцененный)
1530
Контакты и местонахождение
В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.
Контакты исследования
- Имя: Hak Seung Lee, MD
- Номер телефона: +1-771-216-0764
- Электронная почта: cardiolee@gmail.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
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Н/Д
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
Пациенты, которым проводится ЭКГ в 12 отведениях и трансторакальная эхокардиография в рутинной клинической практике.
Описание
Критерии включения:
- Физические лица или те, чьи законные представители согласны участвовать в исследовании и подписывают форму согласия.
- Может выполнять как электрокардиограмму в 12 отведениях, так и трансторакальную эхокардиографию.
Критерий исключения:
- Лица, возраст которых менее 18 лет.
- Лица, не согласные участвовать в исследовании
- Пациенты, которые не могут участвовать в клинических исследованиях по усмотрению исследователя.
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
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Площадь под кривой рабочей характеристики приемника (AUROC)
Временное ограничение: После завершения обучения в среднем 1 год
|
Производительность модели искусственного интеллекта при обнаружении LVSD, выраженная как AUROC.
В качестве диагностической помощи при LVSD будет представлена кривая ROC, выраженная как чувствительность к (1-специфичности), а точность прогноза будет подтверждена путем расчета AUROC, который представляет собой область ниже.
|
После завершения обучения в среднем 1 год
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Чувствительность
Временное ограничение: После завершения обучения в среднем 1 год
|
Чувствительность модели искусственного интеллекта при обнаружении LVSD
|
После завершения обучения в среднем 1 год
|
|
Специфика
Временное ограничение: После завершения обучения в среднем 1 год
|
Чувствительность модели искусственного интеллекта для обнаружения пациентов с нормальной систолической функцией левого желудочка
|
После завершения обучения в среднем 1 год
|
|
Положительная прогностическая ценность
Временное ограничение: После завершения обучения в среднем 1 год
|
Положительная прогностическая ценность в отобранной популяции пациентов
|
После завершения обучения в среднем 1 год
|
|
Отрицательная прогностическая ценность
Временное ограничение: После завершения обучения в среднем 1 год
|
Отрицательная прогностическая ценность в отобранной популяции пациентов
|
После завершения обучения в среднем 1 год
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Следователи
- Главный следователь: Seung-Pyo Lee, MD, PhD, Seoul National University Hospital
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
Общие публикации
- Kwon JM, Jo YY, Lee SY, Kang S, Lim SY, Lee MS, Kim KH. Artificial Intelligence-Enhanced Smartwatch ECG for Heart Failure-Reduced Ejection Fraction Detection by Generating 12-Lead ECG. Diagnostics (Basel). 2022 Mar 8;12(3):654. doi: 10.3390/diagnostics12030654.
- Kwon JM, Kim KH, Jeon KH, Kim HM, Kim MJ, Lim SM, Song PS, Park J, Choi RK, Oh BH. Development and Validation of Deep-Learning Algorithm for Electrocardiography-Based Heart Failure Identification. Korean Circ J. 2019 Jul;49(7):629-639. doi: 10.4070/kcj.2018.0446. Epub 2019 Mar 21.
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 (Оцененный)
1 февраля 2024 г.
Первичное завершение (Оцененный)
10 июля 2024 г.
Завершение исследования (Оцененный)
10 июля 2025 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
2 ноября 2023 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
21 января 2024 г.
Первый опубликованный (Действительный)
30 января 2024 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Оцененный)
5 февраля 2024 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
1 февраля 2024 г.
Последняя проверка
1 октября 2023 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- H-2306-083-1439
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
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
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. .