Меню
Идёт набор NCT07263204

AI-Enabled Diagnosis and Prognosis of Hypertrophic Cardiomyopathy

— Наблюдательное Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM) Left Ventricular Hypertrophy

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
Это наблюдательное исследование: исследуемое лечение участникам по протоколу не назначают.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Hypertrophic Cardiomyopathy (HCM), Left Ventricular Hypertrophy. Базовые параметры: от 18 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
Китай
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 →

Официальное название

Precision Diagnosis and Prognostic Prediction of Hypertrophic Cardiomyopathy Using Artificial Intelligence: A Multicenter Study

Обзор

By harnessing artificial intelligence to decode the 12-lead electrocardiogram, the project will enable precise ECG-based phenotyping of hypertrophic cardiomyopathy-accurately classifying septal, apical, and other morphologic subtypes-while simultaneously differentiating HCM from hypertensive heart disease, aortic stenosis, and other phenocopy disorders.

Подробное описание

To overcome the twin bottlenecks of late detection and poor inter-centre reproducibility, the project leverages a large, multicentre historical cohort and anchors its pipeline on the 12-lead ECG-an inexpensive, ubiquitously available signal that can be captured in any department. Using deep-learning architectures augmented with attention mechanisms, we will develop (1) a discriminative model that separates HCM from phenocopies and normal hearts, and (2) an algorithmic framework that remains stable across devices and populations. Model governance will be embedded through version-controlled releases, cloud-edge deployment, and an "offline replay" evaluation loop, producing an end-to-end evidence chain that mirrors real-world clinical workflows.

Первичные конечные точки

  • model diagnostic performance [Срок оценки: year 2]
Вторичные конечные точки (2)
  • model diagnostic performance [Срок оценки: year 2]
  • the model's generalizability [Срок оценки: year 2]

Критерии участия

Критерии включения

  • Adults aged ≥ 18 years.
  • HCM cohort: Adults diagnosed with hypertrophic cardiomyopathy in accordance with the \*2023 Chinese Guidelines for the Diagnosis and Treatment of Hypertrophic Cardiomyopathy in Adults\*.
  • HCM phenocopy cohort: Adults with an LV wall thickness ≥ 13 mm at any site on echocardiography.
  • Healthy-control cohort: Adults with no history of cardiac disease and no evidence of myocardial hypertrophy on echocardiography.

Критерии исключения

Patients from whom analyzable ECG data cannot be obtained.

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

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • Second Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine — Ханчжоу

Идентификаторы

NCT: NCT07263204 · 2024-1546

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗