Оценка ЭКГ с глубоким обучением и клиническая оценка для допуска к соревновательным видам спорта (VALETUDO)

Цель этого обсервационного исследования — оценить возможность построения модели глубокого обучения (DL), способной анализировать электрокардиографические записи спортсменов и предоставлять информацию в виде стратификации вероятности сердечно-сосудистых заболеваний.

Модель DL требует калибровки для калибровки. Проект планирует провести оценку точности на проверочной популяции (76 спортсменов) и тренировочные испытания на другом наборе данных (455 спортсменов).

Будет начальный этап обучения системы. Спортсмены будут оцениваться в соответствии с действующими рекомендациями и итальянскими кардиологическими рекомендациями для участия в спортивных соревнованиях - COCIS, с необходимыми диагностическими тестами в каждом конкретном случае. По итогам кардиологической оценки спортсменов можно классифицировать как «пригодных» или «непригодных» к соревновательной деятельности.

Участники отправят ЭКГ «подходящих» и «неподходящих» спортсменов, разделенных на эти две группы, алгоритму глубокого обучения для тренировки системы искусственного интеллекта.

Затем будет набрана совокупность последовательных спортсменов для формирования проверочного набора для теста. Эти спортсмены имеют показания к оценке для присвоения соревновательной пригодности, указанные направляющими спортивными врачами. В этом случае спортсмены, включенные в набор для проверки, также будут оцениваться в соответствии с руководящими принципами и COCIS с помощью соответствующих тестов в каждом конкретном случае для оценки пригодности к соревнованиям.

Участники будут подвергать ЭКГ спортсменов из проверочного набора модели искусственного интеллекта для оценки точности, чувствительности, специфичности, положительной прогностической ценности, отрицательной прогностической ценности и AUC при различении спортсменов, признанных «пригодными» от тех, кто был признан «непригодными» для соревновательной деятельности после кардиологические исследования.