Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

AI-поддерживаемая диагностика и прогнозирование гипертрофической кардиомиопатии

23 ноября 2025 г. обновлено: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

Точная диагностика и прогностическое предсказание гипертрофической кардиомиопатии с использованием искусственного интеллекта: Многоцентровое исследование

Используя искусственный интеллект для расшифровки 12-канальной электрокардиограммы, проект позволит проводить точное фенотипирование гипертрофической кардиомиопатии на основе ЭКГ — точно классифицируя септальные, апикальные и другие морфологические подтипы — одновременно дифференцируя ГКМП от гипертонической болезни сердца, аортального стеноза и других фенокопирующих расстройств.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Подробное описание

Для преодоления двойных узких мест позднего обнаружения и низкой воспроизводимости между центрами, проект использует большую многоцентровую историческую когорту и основывает свой конвейер на 12-канальной ЭКГ — недорогом, повсеместно доступном сигнале, который можно зарегистрировать в любом отделении. Используя архитектуры глубокого обучения, дополненные механизмами внимания, мы разработаем (1) дискриминативную модель, которая отличает ГКМП от фенокопий и нормальных сердец, и (2) алгоритмическую структуру, остающуюся стабильной на различных устройствах и в разных популяциях. Управление моделью будет встроено через версионированные выпуски, облачно-периферийное развертывание и цикл оценки "офлайн-повтора", создавая сквозную цепочку доказательств, отражающую реальные клинические рабочие процессы.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

15000

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Контакты исследования

Имя: Xiaojie Xie, MD, PhD
Номер телефона: (+86)0571-87784700
Электронная почта: xiexj@zju.edu.cn

Места учебы

Китай
- Zhejiang
  - Hangzhou, Zhejiang, Китай, 310009
    - Рекрутинг
    - Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine
    - Контакт:
      
      Xiaojie Xie, MD, PhD
      
      Номер телефона: (+86)0571-87784700
      
      Электронная почта: xiexj@zju.edu.cn

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

Да

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Когорта ГКМП: Взрослые с диагнозом гипертрофической кардиомиопатии, установленным в соответствии с *Китайскими рекомендациями по диагностике и лечению гипертрофической кардиомиопатии у взрослых 2023 года*.
Когорта фенотипических копий ГКМП: Взрослые с толщиной стенки ЛЖ ≥ 13 мм в любой области по данным эхокардиографии.
Когорта здорового контроля: Взрослые без сердечно-сосудистых заболеваний в анамнезе и без признаков гипертрофии миокарда по данным эхокардиографии.

Описание

Критерии включения:

Взрослые в возрасте ≥ 18 лет.
Когорта ГКМП: взрослые с диагнозом гипертрофической кардиомиопатии в соответствии с *Китайскими рекомендациями по диагностике и лечению гипертрофической кардиомиопатии у взрослых 2023 года*.
Когорта фенотипов ГКМП: взрослые с толщиной стенки ЛЖ ≥ 13 мм на любом участке по данным эхокардиографии.
Когорта здорового контроля: взрослые без сердечных заболеваний в анамнезе и без признаков гипертрофии миокарда по данным эхокардиографии.

Критерии исключения:

Пациенты, от которых невозможно получить анализируемые данные ЭКГ.

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

Количество групп / когорт

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
ГКМП диагностирована гипертрофическая кардиомиопатия с помощью эхокардиографии и магнитно-резонансной томографии сердца
фенокопия пациенты с гипертрофией левого желудочка, обусловленной негипертрофической кардиомиопатией
нормальный контроль здоровые лица без гипертрофии миокарда

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
диагностическая производительность модели Временное ограничение: год 2	Производительность модели оценивалась с использованием рассчитанных метрик, включая точность, чувствительность, специфичность и площадь под ROC-кривой (AUC).	год 2

Вторичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
диагностическая эффективность модели Временное ограничение: 2-й год	Точность фенотип-специфической классификации модели для пациентов с различными паттернами гипертрофии миокарда	2-й год
обобщаемость модели Временное ограничение: год 2	Диагностическая эффективность модели на внешней многоцентровой валидационной когорте, включая общую точность, чувствительность, специфичность и площадь под ROC-кривой (AUC).	год 2

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University

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 января 2025 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 июня 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 декабря 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

17 ноября 2025 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

23 ноября 2025 г.

Первый опубликованный (Оцененный)

4 декабря 2025 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Оцененный)

4 декабря 2025 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

23 ноября 2025 г.

Последняя проверка