Fiabilité de la mesure de l'intégrale temps-vitesse par un opérateur peu entraîné, guidée par l'intelligence artificielle VTI
Fiabilité de la mesure de l'intégrale temps-vitesse par un opérateur peu entraîné, guidée par l'intelligence artificielle (MiniTrained-VTI)
Promoteur : Assistance Publique - Hôpitaux de Paris
Titre et résumé traduits de l’anglais par le portail, à partir de la fiche publiée par le registre source, le 13 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)
Reliability of Minimally Trained Operator's Velocity-Time Integral Measurement Guided by Artificial Intelligence VTI
Reliability of Minimally Trained Operator's Velocity-Time Integral Measurement Guided by Artificial Intelligence (MiniTrained-VTI)
Stroke volume is a major determinant of tissue perfusion and therefore a key parameter to monitor in patients with hemodynamic instability and hypoperfusion. Left Ventricular Outflow Tract (LVOT) Velocity-Time Integral (VTI) measured using pulsed wave Doppler is widely used as an estimation of stroke volume and should be a competence required for every Intensive Care Unit (ICU) physician. Recently, research in Artificial Intelligence (AI) applied to medical imaging constituted a breakthrough in the acquisition of images. The goal of the present study is to characterize and quantify the reliability and reproducibility of LVOT VTI measurements by comparing the measures obtained by minimally-trained operators and expert physicians, guided by UltraSight AI software.
Le volume d'éjection systolique est un déterminant majeur de la perfusion tissulaire et constitue donc un paramètre clé à surveiller chez les patients présentant une instabilité hémodynamique et une hypoperfusion. L'intégrale temps-vitesse (VTI) de la chambre de chasse ventriculaire gauche (LVOT), mesurée par Doppler pulsé, est largement utilisée comme estimation du volume d'éjection systolique et devrait constituer une compétence requise pour tout médecin en unité de soins intensifs (USI). Récemment, la recherche en intelligence artificielle (IA) appliquée à l'imagerie médicale a constitué une avancée majeure dans l'acquisition des images. L'objectif de la présente étude est de caractériser et de quantifier la fiabilité et la reproductibilité des mesures de VTI de la LVOT en comparant les mesures obtenues par des opérateurs peu entraînés et par des médecins experts, guidés par le logiciel d'IA UltraSight.
Vous quittez essai-clinique.com pour le site externe clinicaltrials.gov, géré par l’organisme responsable de l’annonce. La candidature, les questions d’éligibilité et toute information médicale se traitent uniquement là-bas.
Important
essai-clinique.com ne recueille pas de candidature et ne détermine pas votre éligibilité. Ne transmettez aucune information médicale au site.
Les critères affichés sont une synthèse des informations disponibles. Seul l’organisme responsable de l’étude peut confirmer l’éligibilité d’une personne.