用人工智能支持的耳语镜 (TRICORDER) 检测三重心血管疾病:一个分散的,现实世界的集群随机对照试验和实施研究的设计和理由

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 主要护理医学 医疗保健
• 卫生技术评估 卫生技术评估

背景情况:

• 早期发现心血管疾病 (CVD) 在初级保健中至关重要.
• 支持人工智能 (AI) 的耳鼻腔镜为变革性心血管疾病诊断提供了潜力.
• 人工智能听力镜对左心室缩功能障碍,心房动和心脏声等疾病的临床和成本效益仍然没有得到证实.

研究的目的:

• 在初级保健中评估人工智能耳机的临床和成本效益.
• 评估AI听力镜对心力衰竭检测和诊断途径的影响.
• 为了探索心房动和膜心脏病的发病率,使用人工智能听力镜.

主要方法:

• 特里科德尔试验是一个务实的,多中心的,集群随机的受控实施研究.
• 英国多达200个初级保健实践将随机分配到常规护理或支持人工智能的耳机可用性.
• 数据将从电子健康记录中收集,并通过临床医生调查进行补充,对心力衰竭发病率和诊断途径进行共同初级终点.

主要成果:

• 该研究正在进行中;初步结果尚未提供.
• 该试验旨在确定编码心力衰竭发病率和诊断途径比率的差异.
• 二级终点包括心房动,心脏病发病率,成本后果分析和指导方针导向的医疗疗处方.

结论:

• 这些发现将有助于将人工智能听力镜整合到常规初级保健中.
• 这项研究可以确定人工智能支持的工具用于改善心血管保健的价值.
• 成功实施可能会导致更早,更有效地诊断关键心脏病状况.