人工智能心电图检测儿童先天性心脏病：一种新型诊断工具 (AI-ECG-CHD)
2024年4月22日 更新者：Jing Sun、Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
先天性心脏病（CHD）是儿童中最常见的先天性疾病。
儿童先心病的早期发现、诊断和治疗对于改善儿童预后、降低死亡率具有重要意义，但目前的筛查方法存在局限性。
心电图（ECG）作为一种经济、快速的心脏病检测手段，在冠心病的辅助诊断中具有非常重要的价值。人工智能（AI）中的大数据和深度学习技术在医疗领域展现出巨大的潜力。
大数据时代的到来为儿童冠心病心电信号的深入研究提供了丰富的数据资源。
深度学习技术的发展，特别是图像识别领域的突破，为心电图智能分析提供了强有力的技术支撑。
儿童心电图的特殊性需要开发专门的算法模型。
目前，应用深度学习模型识别儿童心电图的研究有限，缺乏大数据集的训练和验证。
该项目旨在依托中国先天性心脏病协同研究网络，整合数据和深度学习技术，开发一套适合先天性心脏病儿童的智能心电图辅助诊断系统（CHD-ECG AI系统），从而提高儿童先天性心脏病的早期诊断能力。提高先天性心脏病的检出率，提高先天性心脏病筛查效率。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
30000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Sun Jing, MD
- 电话号码：15618497517
- 邮箱：sunjing02@xinhuamed.com.cn
学习地点
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Shanghai
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Shanghai、Shanghai、中国
- 招聘中
- Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
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接触：
- Sun Jing, MD
- 电话号码：15618497517
- 邮箱：sunjing02@xinhuamed.com.cn
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
我们的数据集由 18 岁以下患者的回顾性数据组成，这些患者拥有完整的心电图、超声心动图、检查和病史信息。
描述
纳入标准：
- 首次就诊年龄为出生后3个月至18岁；
- 房间隔缺损组中，病例组患者需完成心电图检查，并经仔细心脏超声检查证实存在单纯继发性房间隔缺损，且无其他复杂心脏畸形（如异位肺静脉引流、圆锥干动脉畸形等）。 、主动脉弓中断、原发性肺动脉高压等）。 在肺动脉高压组中，通过仔细的心脏超声检查证实存在CHD相关肺动脉高压。 对照组为心脏超声检查心内结构正常的患者。 所有患者心电图检查与超声心动图检查的时间间隔<1个月；
- 初诊时无重大疾病（先天性心脏病引起的非危及生命的器质性疾病）。
排除标准：
- 首次就诊年龄<3个月或>18岁；
- 复杂性先天性心脏病（如肺静脉引流异常、圆锥干动脉畸形、主动脉弓中断、原发性肺动脉高压等）；
- 临床信息不完整，包括缺乏心电图或超声心动图信息，或心电图和超声心动图的时间间隔> 1个月；
- 与其他器官系统相关的危及生命的疾病；
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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控制
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肺动脉高压
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房间隔缺损
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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大型儿童心电图数据库
大体时间：2024.01.01-2024.12.30
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收集并整理来自多个中心的儿童心电图数据，包括常见和罕见的冠心病类型以及正常儿童的心电图，构建涵盖不同年龄和冠心病疾病的大规模心电图数据库。
另外，会对原始心电数据（数字信号或心电图像）进行预处理，使其符合深度学习模型的输入标准，从而提高后续模型训练的质量和效率，减少多样本的异质性。 -中心心电图数据。
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2024.01.01-2024.12.30
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人工智能辅助儿童先心病心电图模型
大体时间：2024.01.01-2025.12.30
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基于卷积神经网络、Transformers、Autoencoders等算法建立深度神经网络模型，并在基于CCHDnet建立的多中心儿童心电数据集（85%）中进行训练和验证，不断优化模型模型并提高模型的诊断性能。
进一步，将整合基于CHD单病种的深度学习模型，构建CHD-ECG人工智能系统，模型最终自动提取并识别孩子的年龄、性别等一般基本信息通过心电图，然后据此对心电图中潜在的冠心病特征进行预测和分类。
课题组初步选定CHD的代表性亚型——房间隔缺损和肺动脉高压作为初步探索方向。
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2024.01.01-2025.12.30
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2024年1月1日
初级完成 (估计的)
2024年12月30日
研究完成 (估计的)
2025年12月30日
研究注册日期
首次提交
2024年4月22日
首先提交符合 QC 标准的
2024年4月22日
首次发布 (实际的)
2024年4月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2024年4月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年4月22日
最后验证
2024年4月1日
更多信息
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