Analyse de l'ECG assistée par intelligence artificielle pour les arythmies mortelles et la myocardite liée aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaire (ICI)
Approches d'apprentissage profond efficaces pour la détection rapide et interprétable des arythmies mortelles dans les données d'électrocardiogramme (ECG)
Promoteur : Groupe Hospitalier Pitie-Salpetriere
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 19 septembre 2026. Traduction automatique, sans relecture médicale : elle ne modifie ni n’interprète le contenu ; en cas de doute, le texte original fait foi.
Texte original (anglais)
AI-powered ECG Analysis for Deadly Arrhythmias and ICI Myocarditis
Efficient Deep Learning Approaches for the Rapid and Interpretable Detection of Deadly Arrhythmias in ECG Data
ELDORA is a non-interventional observational data-science study aiming to develop and validate clinical-grade artificial intelligence tools applied to electrocardiogram (ECG) data. The project will standardize heterogeneous ECGs, create the ECGInsight harmonized database, and train interpretable models for life-threatening arrhythmia risk prediction, especially Torsades-de-Pointes/long QT syndrome and immune checkpoint inhibitor (ICI)-induced myocarditis. The project uses existing and ongoing national and international ECG cohorts with de-identified clinical metadata; AI outputs are intended for research/model development and are not used to drive patient care during the study.
ELDORA est une étude observationnelle non interventionnelle en science des données, visant à développer et valider des outils d'intelligence artificielle de qualité clinique appliqués aux données d'électrocardiogramme (ECG). Le projet permettra de standardiser des ECG hétérogènes, de créer la base de données harmonisée ECGInsight, et d'entraîner des modèles interprétables pour la prédiction du risque d'arythmies potentiellement mortelles, en particulier les torsades de pointes/syndrome du QT long et la myocardite induite par les inhibiteurs de points de contrôle immunitaire (ICI). Le projet utilise des cohortes d'ECG nationales et internationales existantes et en cours, avec des métadonnées cliniques anonymisées ; les résultats produits par l'intelligence artificielle sont destinés à la recherche et au développement de modèles et ne sont pas utilisés pour orienter la prise en charge des patients pendant l'étude.
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