AI赋能肥厚型心肌病的诊断与预后评估
利用人工智能实现肥厚型心肌病的精准诊断与预后预测:一项多中心研究
该项目通过利用人工智能解码12导联心电图,将实现基于心电图的肥厚型心肌病精准表型分型——准确分类室间隔型、心尖型及其他形态亚型——同时区分肥厚型心肌病与高血压性心脏病、主动脉瓣狭窄及其他表型复制性疾病。
研究概览
地位
招聘中
详细说明
为克服晚期检测和跨中心可重复性差的双重瓶颈,本项目利用大型多中心历史队列,并将其流程锚定于12导联心电图——一种可在任何科室采集、成本低廉且普遍可用的信号。
通过结合注意力机制的深度学习架构,我们将开发:(1)能够区分肥厚型心肌病与表型模拟及正常心脏的判别模型;(2)在设备和人群间保持稳定的算法框架。
模型治理将通过版本控制发布、云边协同部署及“离线回放”评估循环实现嵌入式管理,形成端到端的证据链,以映射真实世界临床工作流程。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
15000
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:Xiaojie Xie, MD, PhD
- 电话号码:(+86)0571-87784700
- 邮箱:xiexj@zju.edu.cn
学习地点
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Zhejiang
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Hangzhou、Zhejiang、中国、310009
- 招聘中
- Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine
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接触:
- Xiaojie Xie, MD, PhD
- 电话号码:(+86)0571-87784700
- 邮箱:xiexj@zju.edu.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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
取样方法
非概率样本
研究人群
- HCM队列:根据《2023年中国成人肥厚型心肌病诊断与治疗指南》诊断为肥厚型心肌病的成人患者。
- HCM表型模拟队列:超声心动图显示任一部位左心室壁厚度≥13 mm的成人患者。
- 健康对照队列:无心脏病史且超声心动图无心肌肥厚证据的成人患者。
描述
纳入标准:
- 年龄≥18岁的成年人。
- 肥厚型心肌病队列:根据《2023年中国成人肥厚型心肌病诊断与治疗指南》诊断为肥厚型心肌病的成年人。
- 肥厚型心肌病表型队列:超声心动图显示左心室壁厚度≥13毫米(任一部位)的成年人。
- 健康对照组:无心脏病史且超声心动图未显示心肌肥厚证据的成年人。
排除标准:
无法获取可分析心电图数据的患者。
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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HCM
通过超声心动图和心脏磁共振成像诊断为肥厚型心肌病
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表型复制
患有非肥厚型心肌病疾病引起的左心室肥厚的患者
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正常对照组
无心肌肥厚的健康个体
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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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模型诊断性能
大体时间:第2年
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模型性能通过计算指标进行评估,包括准确率、灵敏度、特异度和ROC曲线下面积(AUC)。
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第2年
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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模型诊断性能
大体时间:第二年
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该模型针对不同心肌肥厚类型患者的表型特异性分类准确率
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第二年
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模型的可推广性
大体时间:第二年
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该模型在外部多中心验证队列中的诊断性能,包括总体准确率、敏感性、特异性和ROC曲线下面积(AUC)。
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第二年
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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)
2025年1月1日
初级完成 (估计的)
2026年6月1日
研究完成 (估计的)
2026年12月31日
研究注册日期
首次提交
2025年11月17日
首先提交符合 QC 标准的
2025年11月23日
首次发布 (估计的)
2025年12月4日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2025年12月4日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年11月23日
最后验证
2025年1月1日
更多信息
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