Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Umožnitost modulu modulu pro poměru modulu pro umělou inteligenci využití modulu poměru šedé bílé hmoty v okrese Hsinchu Hsinchu Okres pomocí modulu umělé inteligence poměru šedé bílé hmoty modul

17. listopadu 2025 aktualizováno: National Taiwan University Hospital

Extrapolativní studie o prognóze mimo nemocniční srdeční zástava v okrese Hsinchu pomocí modulu poměru šedé bílé hmoty v oblasti umělé inteligence

Cílem této studie je vytvořit elektronickou lékařskou záznam a zobrazovací databázi pro pacienty mimo nemocniční srdeční zástavu (OHCA) v pobočce NTUH Hsinchu. Využití modelu AI Deep Learning AI a automatizovaný systém analýzy mozkových šedých bílých látek vyvinutý v NTUH se výzkum snaží tyto nástroje ověřit externě. Integrací elektronických lékařských záznamů a údajů o zobrazování mozku se projekt snaží zvýšit přesnost prognostických hodnocení, podporovat lékaře a rodiny při rozhodování o péči o po karciaku. Validace v pobočce HSINCHU posoudí spolehlivost modelu v různých lékařských prostředích a populacích pacientů, což optimalizuje jeho použitelnost a přesnost.

Přehled studie

Postavení

Aktivní, ne nábor

Podmínky

Detailní popis

Účelem této studie je zřídit elektronickou lékařskou záznam a zobrazovací databázi pro pacienty s hospitalizací na srdeční zástavě v pobočce Hsinchu National Taiwan University Hospital. Náš tým vyvinul model Deep Learning AI a automatizovaný analytický systém pro mozkové šedé bílé hmoty založený na datech z Národní Tchajwanské univerzitní nemocnice.

Tento vývoj bude v tomto projektu externě ověřen pomocí databáze v pobočce Hsinchu. Přesné hodnocení prognózy je pro lékaře a rodiny zásadní při rozhodování o období péče o postkardiální zatčení. Aktuální dostupné hodnotící nástroje však mají omezenou přesnost. Cílem této studie je vyvinout model multimodálního prognostického hodnocení, který kombinuje elektronické lékařské záznamy a automatizovaný analytický systém pro mozkový šedou bílou. Tato integrace zvýší přesnost a prediktivní schopnost hodnocení prognózy. Výzkumný tým již vyvinul automatizovaný analytický systém pro výpočet poměru mozkové šedé bílé hmoty z obrazů počítačové tomografie s mozkem a poskytl důležité informace o patologických změnách v mozku.

Tým navíc také vyvinul prediktivní model založený na AI pro prognózu po karciaku, který zahrnuje více ukazatelů a proměnných. Tento systém byl ověřen pomocí údajů z Národní tchajwanské univerzitní nemocnice.

Pro další ověření přesnosti a spolehlivosti našich modelů plánuje výzkumný tým spolupracovat s pobočkou HSINCHU při shromažďování a organizaci relevantních údajů pacientů s pokardiálním zastavením, včetně elektronických lékařských záznamů a zobrazovacích souborů. Pro externí ověření bude použit vyvinutý automatizovaný analyzovaný analytický systém pro šedo-bílou hmotu mozku a prediktivní model založený na AI. Prostřednictvím tohoto výzkumu je cílem stanovit a optimalizovat komplexnější a přesnější model hodnocení prognózy, pomáhat lékařům a rodinám při rozhodování o lepších rozhodnutích pro pacienty s pokardiálním zatčením.

Kromě toho spolupráce s pobočkou Hsinchu umožní ověření našich modelů v různých zdravotnických institucích a populacích pacientů.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

350

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

      • Hsinchu, Tchaj-wan, 300
        • National Taiwan University Hospital Hsin-Chu Branch

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti s mimonemocněním srdeční zástavy

Popis

Kritéria pro zařazení:

- Pacienti v národní pobočce Tchaj-wanské univerzitní nemocnice Hsinchu, kteří zažili netraumatickou srdeční zástavu mezi 1. lednem 2014 a 31. prosincem 2020, a úspěšně dosáhli návratu spontánního oběhu (ROSC) po resuscitaci.

Kritéria pro vyloučení:

  1. Mladší 18 let;
  2. Těhotné ženy;
  3. Jednotlivci, kteří nedosáhli úspěšné resuscitace
  4. Po resuscitaci jednotlivci bez počítačové tomografie (CT).

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Stupnice kategorií mozkového výkonu (CPC)
Časové okno: Od doby, kdy dosáhl úspěchu ROSC do propuštění nebo smrti nemocnice, vyhodnotil až 700 dní
Měřítko kategorií mozkového výkonu (CPC) je zásadní pro hodnocení neurologických výsledků u pacientů s OHCA a poskytuje standardizovaný rámec pro posouzení funkce mozku a zotavení po zástavě srdce. Od CPC 1 (dobré zotavení) po CPC 5 (smrt mozku) kategorizuje úrovně neurologického poškození a nabízí vhled do prognózy pacienta. Toto měřítko se široce používá v klinickém a výzkumném prostředí k zajištění konzistentního měření výsledků a usnadnění srovnání napříč studiemi. Kromě toho hraje zásadní roli při vedení klinických rozhodnutí a diskusí s rodinami o péči o post-resuscitaci a očekávání, což nakonec podporuje lépe informované rozhodování.
Od doby, kdy dosáhl úspěchu ROSC do propuštění nebo smrti nemocnice, vyhodnotil až 700 dní

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. prosince 2024

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. prosince 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. prosince 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

17. listopadu 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

2. března 2025

První zveřejněno (Aktuální)

4. března 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

18. listopadu 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

17. listopadu 2025

Naposledy ověřeno

1. listopadu 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Další identifikační čísla studie

  • 202404018RINA

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Popis plánu IPD

Soubor obsahuje soukromé informace a vyžaduje příliš mnoho úložných kapacity, což znemožňuje sdílení.

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .