Меню
Идёт набор NCT06206369

Developing Trustworthy Artificial Intelligence (AI)-Driven Tools to Predict Vascular Disease Risk and Progression

— Наблюдательное Aneurysm Abdominal Peripheral Arterial Disease

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: No intervention, retrospective study.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Aneurysm Abdominal, Peripheral Arterial Disease. Базовые параметры: 40 лет — 90 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Финляндия, Германия, Нидерланды, Португалия, Сербия +1
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

The VASCULAID-RETRO study, within the broader VASCULAID project, aims to create artificial intelligence (AI) algorithms that can predict cardiovascular events and the progression of abdominal aortic aneurysm (AAA) and peripheral arterial disease (PAD). The study plans to gather and analyze data from at least 5000 AAA and 6000 PAD patients, combining existing cohorts and retrospectively collected data. During this project, AI tools will be developed to perform automatic anatomical segmentation and analyses on multimodal imaging. AI prediction algorithms will be developed based on multisource data (imaging, medical history, -omics).

Подробное описание

To date, it is unknown which abdominal aortic aneurysm (AAA) and peripheral arterial disease (PAD) patients will suffer cardiovascular events or in which patients the AAA or PAD will progress. In the VASCULAID project, the VASCULAID-RETRO study aims to leverage data from existing cohorts and retrospectively collected data to develop artificial intelligence (AI) algorithms able to evaluate the risk of cardiovascular events and extent of disease progression.

In order to build and train the algorithms for the predictions, we plan to retrospectively enroll at least 5000 AAA and 6000 PAD patients AI-tools will be applied to the patient data. Automatic anatomical segmentation on images and image analysis on US, CTA and MRI will be performed. Also, algorithms to predict cardiovascular events and AAA or PAD progression based on multi-source data analysis will be developed.

Patient data from European clinical consortium partners is available. This consortium has access to big cohorts with relevant data for the envisioned study that will be used to enrich the existing registries. These data will be used to refine the algorithms developed for the prediction of cardiovascular events and AAA/PAD progression.

Вмешательства

  • Другое No intervention, retrospective study
    No intervention, retrospective study

Первичные конечные точки

  • Development of disease progression prediction algorithms [Срок оценки: 3 years]
Вторичные конечные точки (1)
  • Internal validation of disease progression prediction algorithms [Срок оценки: 3 years]

Критерии участия

Критерии включения

  • Males and females, 40-90 years old, with an AAA >3cm. This includes patients with infrarenal, juxtarenal, suprarenal, iliac (defined as 1.5x its normal diameter) aneurysms, as well as mycotic aneurysms. Patients that have had interventions or ruptures will also be included
  • Males and females, 40-90 years old, all PAD patients (Fontaine stages 1,2,3, and 4).

Критерии исключения

  • Patients with an ascending, thoracic, thoracoabdominal (type 1-3) aneurysm.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Финляндия · 1 центр
  • Hospital District of Helsinki and Uusimaa (HUS) — Helsinki
Германия · 1 центр
  • Asklepios kliniken hamburg — Hamburg
Нидерланды · 1 центр
  • Amsterdam UMC — Amsterdam
Португалия · 1 центр
  • University Hospital Center of São João — Porto
Сербия · 1 центр
  • University Clinical Centre of Serbia — Belgrade
Великобритания · 1 центр
  • Oxford University Hospitals — Oxford

Публикации

  • Rijken L, Zwetsloot S, Smorenburg S, Wolterink J, Isgum I, Marquering H, van Duivenvoorde J, Ploem C, Jessen R, Catarinella F, Lee R, Bera K, Buisan J, Zhang P, Dias-Neto M, Raffort J, Lareyre F, Muller C, Koncar I, Tomic I, Zivkovic M, Djuric T, Stankovic A, Venermo M, Tulamo R, Behrendt CA, Smit N, Schijven M, van den Born BJ, Delewi R, Jongkind V, Ayyalasomayajula V, Yeung KK. Developing Trustw PMID 39921236

Идентификаторы

NCT: NCT06206369 · 2011279

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗