AI-Based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST) (EP-AI ASSIST)
AI-based Differential Diagnosis and Localization of Tachycardia Using ECG: Multicenter Registry (EP-AI ASSIST)
This multicenter retrospective study aims to develop, validate, and clinically apply an artificial intelligence (AI)-powered electrocardiography (ECG) algorithm for the diagnosis and prognostic prediction of cardiovascular diseases, including coronary artery disease and heart failure. By utilizing encrypted raw 12-lead ECG text data and deep neural network models, the study evaluates the effectiveness of AI-enhanced ECG in detecting cardiac abnormalities and predicting clinical outcomes.
Обзор исследования
Статус
Условия
Вмешательство/лечение
Тип исследования
Регистрация (Оцененный)
Контакты и местонахождение
Контакты исследования
- Имя: Yongsoo Baek, MD, PhD
- Номер телефона: +82-32-890-2200
- Электронная почта: existsoo@inha.ac.kr
Места учебы
-
-
Incheon
-
Incheon, Incheon, Южная Корея, 22332
- Рекрутинг
- Inha University Hospital
-
Контакт:
- Yongsoo Baek, MD, PhD
- Номер телефона: +82-32-890-2200
- Электронная почта: existsoo@inha.ac.kr
-
-
Критерии участия
Критерии приемлемости
Возраст, подходящий для обучения
Принимает здоровых добровольцев
Полы, имеющие право на обучение
Метод выборки
Исследуемая популяция
Retrospective cohort of patients aged 19 years or older with PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT who underwent electrophysiological study and catheter ablation at participating institutions between January 2005 and December 2023.
Описание
Inclusion Criteria:
- Age 19 years or older
- Diagnosis of one of the following arrhythmias: paroxysmal supraventricular tachycardia (PSVT), Wolff-Parkinson-White (WPW) syndrome, premature ventricular contractions (PVC), or ventricular tachycardia (VT)
- Underwent an electrophysiological study (EPS) and catheter ablation
- Available 12-lead electrocardiogram (ECG) records that can be extracted as text (XML) files
Exclusion Criteria:
- Inadequate ECG data quality, as judged by the investigator
- Missing medical records required for the study, as judged by the investigator
Учебный план
Как устроено исследование?
Детали дизайна
- Наблюдательные модели: COHORT
- Временные перспективы: RETROSPECTIVE
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
Вмешательство/лечение |
|---|---|
|
Cardiovascular Disease and Tachycardia Cohort
Patients aged 19 years or older diagnosed with tachycardias (including PSVT, WPW syndrome, PVC, or VT) who underwent an electrophysiological study (EPS) and radiofrequency catheter ablation (RFCA), with extractable 12-lead ECG text data[cite: 1]. |
Application of a deep learning-based 12-lead electrocardiogram (ECG) algorithm to analyze raw text data for the differential diagnosis and localization of tachycardias, including PSVT, WPW syndrome, PVC, and VT[cite: 1]. |
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Differentiating Tachycardia Mechanisms Confirmed by Electrophysiological Study
Временное ограничение: Baseline
|
Diagnostic performance of Transformer-based deep learning models applied to 12-lead ECG raw data for differentiating tachycardia mechanisms, including atrioventricular nodal reentrant tachycardia (AVNRT) versus atrioventricular reentrant tachycardia (AVRT). The reference standard is the diagnosis confirmed by electrophysiological study and catheter ablation. Performance is summarized as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better discrimination). |
Baseline
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Area Under the ROC Curve (AUC) of AI-ECG Models for Localizing Arrhythmia Origin Sites (Accessory Pathway, PVC, and VT) Confirmed by Successful Catheter Ablation
Временное ограничение: Baseline
|
Performance of AI-ECG models in classifying the anatomical site of the arrhythmia substrate from the pre-ablation 12-lead ECG, including (1) accessory pathway location in Wolff-Parkinson-White syndrome, (2) the origin of premature ventricular contractions, and (3) the origin of ventricular tachycardia. The reference standard is the site identified by electrophysiological mapping and confirmed by successful catheter ablation. For each classification task, performance is reported as AUC with 95% confidence interval (range 0-1; higher values indicate better classification). |
Baseline
|
Соавторы и исследователи
Спонсор
Даты записи исследования
Изучение основных дат
Начало исследования (Действительный)
Первичное завершение (Оцененный)
Завершение исследования (Оцененный)
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
- Заболевание сердечной проводящей системы
- Сердечно-сосудистые заболевания
- Патологические процессы
- Сердечные заболевания
- Аритмии, Сердечные
- Врожденные аномалии
- Сердечно-сосудистые нарушения
- Пороки сердца, врожденные
- Сердечные комплексы, недоношенные
- Синдромы предвозбуждения
- Врожденные, наследственные и неонатальные заболевания и аномалии
- Патологические состояния, признаки и симптомы
- Тахикардия
- Тахикардия, желудочковая
- Желудочковые преждевременные комплексы
- Синдром Вольфа-Паркинсона-Уайта
Другие идентификационные номера исследования
- 2023-12-033
- 2023-12-033 (Идентификатор реестра: Inha University Hospital Institutional Review Board)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
Описание плана IPD
Individual participant data (IPD) will not be shared with other researchers due to institutional data privacy policies and ethical regulations concerning retrospective clinical records and encrypted electrocardiogram data.
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.
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. .