人工智能辅助诊断 (AID)
2025年7月10日 更新者：China National Center for Cardiovascular Diseases
胸部X线人工智能辅助诊断先天性心脏病
本研究旨在探讨人工智能辅助决策支持是否可以改善胸部 X 光检查对先天性心脏病的诊断。
研究概览
详细说明
先天性心脏病（CHD）是心脏和/或大血管的结构异常，在一般人群中CHD的发生率接近1%。 临床上，胸部X线检查是检测冠心病的重要常规方法。 然而，它的学习曲线很高。 基于胸部X光检查的人工智能（AI）有潜力提高CHD的效率和准确性。 本研究旨在探讨人工智能辅助决策支持是否可以改善胸部 X 光检查对先天性心脏病的诊断。
本研究将入组CHD受试者，入组将分两个阶段。
第一阶段：先心病患者胸部 X 光检查的既往数据。 至少达到 3000 名患者。
第 2 阶段：前瞻性纳入接受胸部 X 光检查的普通患者。 至少达到 5000 名患者。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
60000
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。
学习地点
-
-
Beijing
-
Beijing、Beijing、中国、100037
- Fuwai Hospital
-
-
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
- 年长者
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
这项研究将招募患有先心病和结构性心脏病的受试者。
描述
纳入标准：
- ASD患者的胸部X光检查；
- VSD患者的胸部X线检查；
- PDA患者的胸部X线检查；
- PFO患者的胸部X线检查；
- PS患者的胸部X线检查；
- TOF/PAA患者的胸部X线检查；
- MS 患者的胸部 X 光检查；
- 其他心脏病患者的胸部X线检查；
排除标准：
- 未经手术、介入验证的冠心病患者；
- 严重脊柱侧弯；
- 肺部炎症或实变
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 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
CHD患者的胸部X射线的先前数据
第1阶段：冠心病患者的胸部X射线检查的先前数据。
至少达到5000名患者。
|
手术或介入验证
|
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前瞻性纳入一般胸部X射线患者
前瞻性纳入一般胸部X射线患者。
至少达到50000名患者。
|
手术或介入验证
|
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 |
|---|---|---|
|
AI辅助诊断的准确性
大体时间：12个月
|
具有 CHD 准确性的受试者数量；基于手术验证或介入验证。
|
12个月
|
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。
合作者
调查人员
- 学习椅：Shihua Zhao, MD and PhD、Fuwai Hospital, Beijing, China
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)
2025年1月15日
初级完成 (估计的)
2030年1月15日
研究完成 (估计的)
2030年1月15日
研究注册日期
首次提交
2025年1月15日
首先提交符合 QC 标准的
2025年1月15日
首次发布 (实际的)
2025年1月20日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年7月14日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年7月10日
最后验证
2025年1月1日
更多信息
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