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

AI4Triage - Vývoj metod založených na umělé inteligenci pro analýzu triážních dat.

31. prosince 2025 aktualizováno: Pietro Hiram Guzzi, University of Catanzaro

AI4Triage - Vývoj metod založených na umělé inteligenci pro analýzu triážních dat

Umělá inteligence, a zejména grafové neuronové sítě (GNN), prokázala obrovský potenciál při analýze komplexních klinických dat. Díky své schopnosti modelovat vztahy mezi proměnnými představují GNN významný pokrok ve srovnání s tradičními modely, což umožňuje lepší interpretaci lékařských informací a podporuje rozhodování založená na datech ve složitých kontextech, jako je urgentní medicína.

Aplikace GNN na klinickou triáž a predikci délky hospitalizace může zlepšit klinickou efektivitu optimalizací alokace zdrojů a řízení pacientů. Tato observační studie si klade za cíl vyhodnotit přesnost predikcí ve vztahu ke skutečným klinickým datům, čímž přispívá k vývoji pokročilých prediktivních nástrojů pro podporu procesů rozhodování ve zdravotnictví.

Přehled studie

Postavení

Aktivní, ne nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Aktuální)

1500

Kontakty a umístění

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

Studijní místa

      • Catanzaro, Itálie
        • University of Catanzaro

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

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

všichni přijatí na pohotovost

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • všichni

Vylučovací kritéria:

  • pacienti s červenými kódy a vážnými zraněními

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
Počet nedostatečně prioritizovaných případů
Časové okno: 12 měsíců
Výzkumníci budou měřit počet chybných klasifikací
12 měsíců
Nedostatečně klasifikováno
Časové okno: 12 měsíců
Výzkumníci budou měřit schopnost předpovědět podtřídění
12 měsíců

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

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. listopadu 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. listopadu 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

30. listopadu 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

17. prosince 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

17. prosince 2025

První zveřejněno (Odhadovaný)

31. prosince 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

6. ledna 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

31. prosince 2025

Naposledy ověřeno

1. prosince 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • AI4Triage

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NEROZHODNÝ

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 .

Klinické studie na Pozorování

Předplatit