Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Förutsägelse av kranskärlssjukdom baserad på multimodal, icke-kontaktinformation med artificiell intelligens

30 januari 2024 uppdaterad av: China National Center for Cardiovascular Diseases

Utveckling och validering av artificiell intelligens förutsägelsemodeller baserade på multimodal, icke-kontakt fångad information för att förutsäga kranskärlssjukdom

Målet med denna observationsstudie är 1) att bedöma effektiviteten av modaliteter och/eller deras kombination av multimodal icke-kontaktinformation för att förutsäga kranskärlssjukdom; 2) att prospektivt validera prestandan hos de utvecklade artificiella intelligensmodellerna för att förutsäga kranskärlssjukdom.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

Denna observationsstudie syftar till att bedöma effektiviteten och potentiella mekanismerna för modaliteter av icke-kontakt fångad biofysiologisk information, inklusive ansikts-RGB-information, information om infraröd termografi, temperaturinformation, gånginformation och information om bärbar enhet, individuellt och/eller i kombination, för att förutsäga kranskärlssjukdom (CAD) med artificiell intelligensteknologi.

Individer som misstänks för CAD och remitteras för utvärdering kommer att bjudas in att delta i den aktuella studien för att analysera icke-kontaktinformationen och sambandet med underliggande CAD-status, för att fastställa den mest effektiva strategin för artificiell intelligens och prospektivt validera den prediktiva prestandan av de utvecklade artificiella intelligensmodellerna för CAD-prediktion.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

998

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

  • Kina
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Kina
        • Rekrytering
        • Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College
        • Kontakt:

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Ja

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

Personer som misstänks för kranskärlssjukdom och remitteras för bekräftande bedömning

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Misstänkta personer hänvisade till kranskärlsangiografi, kranskärlsdatortomografiangiografi eller funktionella stresstester.

Exklusions kriterier:

  • Tidigare perkutan kranskärlsintervention (PCI)
  • Tidigare kranskärlsbypasstransplantat (CABG)
  • Genomgår bekräftande kranskärlsutvärdering som rutiner före operation för andra hjärtsjukdomar
  • Med konstgjord kroppsförändring (t.ex. kosmetisk kirurgi, ansiktstrauma eller smink) som kan påverka den icke-kontaktinformation av studieintresse
  • Ålder mindre än 18 år
  • Andra omständigheter som hindrar deltagarna från att samarbeta med studieprocessen
  • Avvisa samtycke till studiedeltagande

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Intervention / Behandling
Personer som misstänks för kranskärlssjukdom
Personer som misstänks för kranskärlssjukdom och remitteras för bedömning
Övrig: Inget ingripande
Inget ingripande

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Algoritmens känslighet
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Algoritmens känslighet för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)
Algoritmens specificitet
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Algoritmens känslighet för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Area under receiver operation curve (AUC)
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Area under mottagarens funktionskurva för algoritm för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)

Andra resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Positivt prediktivt värde (PPV) för algoritmen
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Positivt prediktivt värde (PPV) av algoritm för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)
Negativt prediktivt värde (NPV)
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Negativt prediktivt värde (NPV) av algoritm för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)
Diagnostisk noggrannhet
Tidsram: I slutet av registreringen (1 mun)
Diagnostisk noggrannhetsgrad av algoritm för att förutsäga kranskärlssjukdom bedömd i testgrupp
I slutet av registreringen (1 mun)

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

China National Center for Cardiovascular Diseases

Utredare

  • Huvudutredare: Shen Lin, M.D., Ph.D., Fuwai Hospital, CAMS & PUMC

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Allmänna publikationer

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

20 november 2023

Primärt slutförande (Beräknad)

1 december 2024

Avslutad studie (Beräknad)

1 december 2024

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

16 oktober 2023

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

16 oktober 2023

Första postat (Faktisk)

23 oktober 2023

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

31 januari 2024

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

30 januari 2024

Senast verifierad

1 januari 2024

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • 2022-GSP-QN-10

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Kliniska prövningar på Kranskärlssjukdom

Kliniska prövningar på Inget ingripande

Sök liknande försök

Sponsorer och medarbetare

Medicinska tillstånd

Läkemedelsinterventioner

CROs by country

CROs in Papua New Guinea

Betingelser

Sällsynta sjukdomar

Läkemedelsinterventioner

Kosttillskott

Sponsor / medarbetare

Platser

3
Prenumerera