- ICH GCP
- Registr klinických studií v USA
- Klinická studie NCT07430358
Hodnocení porodnického rizika a odhad císařského řezu v průběhu porodu pomocí umělé inteligence (ORACLE-AI)
20. května 2026 aktualizováno: Yishai Sompolinsky, Hadassah Medical Organization
Obstetrické posouzení rizik a odhad císařského řezu při porodu pomocí umělé inteligence (ORACLE-AI)
ORACLE-AI je jednocentrová, otevřená, randomizovaná klinická studie porovnávající prvorodičky léčené pomocí dashboardu s umělou inteligencí v reálném čase se souběžnou kontrolní skupinou, která dostává standardní péči během porodu.
Účastnice jsou randomizovány v poměru 1:1 na začátku porodu.
Intervenční skupina má v elektronické zdravotní dokumentaci viditelný dashboard s umělou inteligencí, zatímco kontrolní skupina ne.
Primární hypotézou je, že použití průběžných odhadů rizik založených na umělé inteligenci nebude horší než standardní péče, pokud jde o míru neplánovaných císařských řezů (uCD), s potenciálními sekundárními přínosy v mateřských a novorozeneckých výsledcích.
Přehled studie
Postavení
Nábor
Typ studie
Intervenční
Zápis (Odhadovaný)
400
Fáze
- Nelze použít
Kontakty a umístění
Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.
Studijní místa
-
-
Israel
-
Jerusalem, Israel, Izrael, 9308810
- Nábor
- Hadassah Mt. Scopus Hebrew University Medical Center
-
Kontakt:
- Yishai Sompolinsky, MD MPH
- Telefonní číslo: 0546288294
- E-mail: ysompo@hadassah.org.il
-
-
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
Ano
Popis
Kriteria pro zařazení:
- Věk ≥ 18 let v době udělení souhlasu
- Schopný a ochotný poskytnout písemný informovaný souhlas
- Nullipara (žádné předchozí porody ≥ 24 týdnů těhotenství)
- Jediné živé těhotenství
- Cefalická (vertex) poloha plodu
- Gestacní stáří ≥ 37+0 týdnů
- Přijat na porodní oddělení v porodu (děložní hrdlo rozšířeno ≥ 3 cm s pravidelnými kontrakcemi) nebo podstupuje indukci nebo zesílení porodu s úmyslem pokračovat k vaginálnímu porodu
- Plánovaný pokus o porod přirozenou cestou (žádný plánovaný nebo elektivní císařský řez)
- Přijímání intrapartální péče v Hadassah-Hebrew University Medical Center, kampus Mount Scopus
Kriteria pro vyloučení:
- Plánovaný nebo elektivní císařský řez před přijetím k porodu
- Vícečetné těhotenství
- Necefalická poloha plodu
- Gestacní stáří < 37+0 týdnů
- Významná vrozená vada plodu, která by mohla ovlivnit průběh porodu nebo novorozeneckou péči
- Kontraindikace vaginálního porodu (např. placenta previa, invazivní placentace, předchozí operace dělohy vylučující porod přirozenou cestou)
- Kategorie III záznamu srdeční frekvence plodu při přijetí vyžadující okamžitý porod
- Hemodynamická nestabilita matky nebo jiný život ohrožující stav vyžadující urgentní chirurgický zákrok nebo intenzivní péči
- Neschopnost poskytnout informovaný souhlas z důvodu kognitivní poruchy, intoxikace nebo jiné neschopnosti
- Současná účast v jiné intervenční porodnické studii, která by mohla zkreslit výsledky nebo zvýšit riziko
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
- Primární účel: Podpůrná péče
- Přidělení: Randomizované
- Intervenční model: Paralelní přiřazení
- Maskování: Dvojnásobek
Zbraně a zásahy
Skupina účastníků / Arm |
Intervence / Léčba |
|---|---|
|
Experimentální: Skupina řídicího panelu
Účastníci randomizovaní do intervenční skupiny obdrží standardní intrapartální porodnickou péči s doplněním o dashboard pro klinické rozhodování ORACLE-AI v reálném čase.
|
Intervencí je softwarový, v reálném čase pracující dashboard pro podporu klinického rozhodování (ORACLE-AI) integrovaný do elektronické zdravotní dokumentace a používaný během intrapartální péče.
Systém nepřetržitě analyzuje charakteristiky přijetí a dynamická data o porodu, včetně sériových vyšetření děložního čípku, děložní aktivity a anotací kardiotokografie (CTG), aby generoval individualizované odhady pravděpodobnosti neplánovaného císařského řezu.
Odhady rizika se automaticky aktualizují každých 5-7 minut a zobrazují se jako kontinuální číselné procento s grafickým časovým trendem a 95% intervaly spolehlivosti.
Dashboard je viditelný pouze pro klinický ošetřovatelský tým a má poradní povahu; neposkytuje předepsaná doporučení ani automatická upozornění a nenahrazuje klinický úsudek.
Všechna rozhodnutí o porodnické péči, léky a postupy se řídí standardními institucionálními protokoly podle uvážení ošetřujících lékařů.
Žádné léky, implantáty ani další procedury
|
|
Žádný zásah: Kontrolní skupina
Účastníci randomizovaní do kontrolní skupiny obdrží standardní porodnickou péči během porodu
|
Co je měření studie?
Primární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Primární cíl: míra neplánovaných císařských řezů.
Časové okno: Od randomizace při přijetí k porodu do porodu (doba narození), až 7 dní.
|
Neplánovaný císařský řez je definován jako jakýkoli císařský řez provedený po nástupu porodu nebo během indukce porodu u účastnic randomizovaných do studie, s výjimkou plánovaných nebo elektivních císařských řezů.
Výsledek je hodnocen od doby randomizace při přijetí k porodu až po porod a je zaznamenán jako binární proměnná (ano/ne) pro každou účastnici na základě dokumentace v elektronické zdravotnické dokumentaci.
|
Od randomizace při přijetí k porodu do porodu (doba narození), až 7 dní.
|
Sekundární výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Poporodní krvácení
Časové okno: Od porodu (času narození) až po propuštění matky z porodnice, maximálně 30 dnů.
|
Výskyt poporodního krvácení podle záznamů v elektronické zdravotní dokumentaci, definovaný jako >500 ml u vaginálního porodu a >1000 ml u císařského řezu a/nebo hemodynamická nestabilita vyžadující klinický zásah, a/nebo nutnost krevní transfuze.
|
Od porodu (času narození) až po propuštění matky z porodnice, maximálně 30 dnů.
|
|
Přijetí matky na JIP
Časové okno: Od porodu (čas narození) až do propuštění matky z porodnice, nejdéle 30 dnů.
|
Přijetí na jednotku intenzivní péče pro matky po porodu.
|
Od porodu (čas narození) až do propuštění matky z porodnice, nejdéle 30 dnů.
|
|
Chorioamnionitida
Časové okno: Od randomizace při přijetí do porodnice až po propuštění matky z nemocnice, maximálně 30 dní.
|
Klinická nebo histologická diagnóza chorioamnionitidy zdokumentovaná v elektronické zdravotní dokumentaci.
|
Od randomizace při přijetí do porodnice až po propuštění matky z nemocnice, maximálně 30 dní.
|
|
Pokročilý perineální roztrh
Časové okno: Při porodu (v době narození), do 7 dnů od randomizace.
|
Dokumentované perineální poranění třetího nebo čtvrtého stupně při porodu.
|
Při porodu (v době narození), do 7 dnů od randomizace.
|
|
Délka hospitalizace matky
Časové okno: Od porodu (čas narození) až po propuštění matky z nemocnice, nejdéle do 30 dnů.
|
Celková délka hospitalizace matky ve dnech, vypočtená od porodu (čas narození) do propuštění matky z nemocnice.
|
Od porodu (čas narození) až po propuštění matky z nemocnice, nejdéle do 30 dnů.
|
|
Mateřská úmrtnost
Časové okno: Od porodu (čas narození) až do propuštění matky z porodnice, maximálně 30 dní.
|
Úmrtí matky před propuštěním z nemocnice.
|
Od porodu (čas narození) až do propuštění matky z porodnice, maximálně 30 dní.
|
|
Novorozenecká úmrtnost
Časové okno: Od narození až po propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
Úmrtí novorozence před propuštěním z nemocnice.
|
Od narození až po propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
|
Nízké Apgar skóre
Časové okno: 1 minutu a 5 minut po narození.
|
Apgar skóre hodnocené 1 minutu a 5 minut po narození.
Apgar skóre se pohybuje od 0 do 10, přičemž vyšší skóre naznačuje lepší stav novorozence.
Bude uveden podíl novorozenců s Apgar skóre ≤7.
|
1 minutu a 5 minut po narození.
|
|
Pupečníková tepenná pH < 7,10
Časové okno: Při narození.
|
Umbilikální arteriální krevní pH nižší než 7,10 naměřené při porodu.
|
Při narození.
|
|
Přijetí na jednotku intenzivní péče pro novorozence
Časové okno: Od narození až po propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
Přijetí novorozence na jednotku intenzivní péče pro novorozence.
|
Od narození až po propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
|
Novorozenecká mechanická ventilace
Časové okno: Od narození až do propuštění z novorozeneckého oddělení, maximálně 30 dní.
|
Požadavek na invazivní mechanickou ventilaci během novorozenecké hospitalizace.
|
Od narození až do propuštění z novorozeneckého oddělení, maximálně 30 dní.
|
|
Délka novorozenecké hospitalizace
Časové okno: Od narození až do propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
Celková délka neonatální hospitalizace ve dnech, vypočtená od narození do propuštění z neonatálního oddělení.
|
Od narození až do propuštění z neonatologické nemocnice, maximálně do 30 dnů.
|
Další výstupní opatření
Měření výsledku |
Popis opatření |
Časové okno |
|---|---|---|
|
Latence rozhodnutí k neplánovanému císařskému řezu
Časové okno: Od první zdokumentované intrapartální spouštěcí události během porodu až po chirurgický kožní řez pro neplánovaný císařský řez, ke kterému dojde během indexové hospitalizace (až do 7 dnů po randomizaci).
|
Časový interval v minutách od prvního zdokumentovaného porodního spouštěcího události (např. vaginálního krvácení nebo neuspokojivé kardiotokografie) k incizi kůže při neplánovaném císařském řezu, odvozený z časových razítek elektronické zdravotnické dokumentace.
|
Od první zdokumentované intrapartální spouštěcí události během porodu až po chirurgický kožní řez pro neplánovaný císařský řez, ke kterému dojde během indexové hospitalizace (až do 7 dnů po randomizaci).
|
Spolupracovníci a vyšetřovatelé
Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.
Sponzor
Spolupracovníci
Publikace a užitečné odkazy
Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.
Obecné publikace
- Hollins Martin CJ, Martin CR. Development and psychometric properties of the Birth Satisfaction Scale-Revised (BSS-R). Midwifery. 2014 Jun;30(6):610-9. doi: 10.1016/j.midw.2013.10.006. Epub 2013 Oct 24.
- Alfirevic Z, Devane D, Gyte GM, Cuthbert A. Continuous cardiotocography (CTG) as a form of electronic fetal monitoring (EFM) for fetal assessment during labour. Cochrane Database Syst Rev. 2017 Feb 3;2(2):CD006066. doi: 10.1002/14651858.CD006066.pub3.
- Schepman A, Rodway P. Initial validation of the general attitudes towards Artificial Intelligence Scale. Comput Hum Behav Rep. 2020 Jan-Jul;1:100014. doi: 10.1016/j.chbr.2020.100014. Epub 2020 May 18.
- Huurnink JME, Blix E, Hals E, Kaasen A, Bernitz S, Lavender T, Ahlberg M, Oian P, Hoifodt AI, Miltenburg AS, Pay ASD. Labor curves based on cervical dilatation over time and their accuracy and effectiveness: A systematic scoping review. PLoS One. 2024 Mar 22;19(3):e0298046. doi: 10.1371/journal.pone.0298046. eCollection 2024.
- Guedalia J, Lipschuetz M, Novoselsky-Persky M, Cohen SM, Rottenstreich A, Levin G, Yagel S, Unger R, Sompolinsky Y. Real-time data analysis using a machine learning model significantly improves prediction of successful vaginal deliveries. Am J Obstet Gynecol. 2020 Sep;223(3):437.e1-437.e15. doi: 10.1016/j.ajog.2020.05.025. Epub 2020 May 17.
- Wong MS, Wells M, Zamanzadeh D, Akre S, Pevnick JM, Bui AAT, Gregory KD. Applying Automated Machine Learning to Predict Mode of Delivery Using Ongoing Intrapartum Data in Laboring Patients. Am J Perinatol. 2024 May;41(S 01):e412-e419. doi: 10.1055/a-1885-1697. Epub 2022 Jun 25.
- Burke N, Burke G, Breathnach F, McAuliffe F, Morrison JJ, Turner M, Dornan S, Higgins JR, Cotter A, Geary M, McParland P, Daly S, Cody F, Dicker P, Tully E, Malone FD; Perinatal Ireland Research Consortium. Prediction of cesarean delivery in the term nulliparous woman: results from the prospective, multicenter Genesis study. Am J Obstet Gynecol. 2017 Jun;216(6):598.e1-598.e11. doi: 10.1016/j.ajog.2017.02.017. Epub 2017 Feb 16.
- Wakefield BM, Zapf MA, Ende HB. Artificial intelligence in prediction of postpartum hemorrhage: a primer and review. Int J Obstet Anesth. 2025 Aug;63:104694. doi: 10.1016/j.ijoa.2025.104694. Epub 2025 Jun 2.
- Tsur A, Batsry L, Toussia-Cohen S, Rosenstein MG, Barak O, Brezinov Y, Yoeli-Ullman R, Sivan E, Sirota M, Druzin ML, Stevenson DK, Blumenfeld YJ, Aran D. Development and validation of a machine-learning model for prediction of shoulder dystocia. Ultrasound Obstet Gynecol. 2020 Oct;56(4):588-596. doi: 10.1002/uog.21878.
- Guedalia J, Sompolinsky Y, Novoselsky Persky M, Cohen SM, Kabiri D, Yagel S, Unger R, Lipschuetz M. Prediction of severe adverse neonatal outcomes at the second stage of labour using machine learning: a retrospective cohort study. BJOG. 2021 Oct;128(11):1824-1832. doi: 10.1111/1471-0528.16700. Epub 2021 Apr 15.
- Hamilton EF, Romero R, Tarca AL, Warrick PA. The evolution of the labor curve and its implications for clinical practice: the relationship between cervical dilation, station, and time during labor. Am J Obstet Gynecol. 2023 May;228(5S):S1050-S1062. doi: 10.1016/j.ajog.2022.12.005. Epub 2023 Mar 16.
- Skvirsky V, Taubman-Ben-Ari O, Hollins Martin CJ, Martin CR. Validation of the Hebrew Birth Satisfaction Scale - Revised (BSS-R) and its relationship to perceived traumatic labour. J Reprod Infant Psychol. 2020 Apr;38(2):214-220. doi: 10.1080/02646838.2019.1600666. Epub 2019 Apr 13.
Užitečné odkazy
- link to pubmed abstract for this pmid 38517902
- link to pubmed abstract for this pmid 28157275
- link to pubmed abstract for this pmid 32434000
- link to pubmed abstract for this pmid 35752169
- link to pubmed abstract for this pmid 28213060
- link to pubmed abstract for this pmid 40527278
- link to pubmed abstract for this pmid 31587401
- link to pubmed abstract for this pmid 33713380
- link to pubmed abstract for this pmid 37164488
- link to pubmed abstract for this pmid 34235291
- link to pubmed abstract for this pmid 24252712
- link to pubmed abstract for this pmid 30983383
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 (Odhadovaný)
19. května 2026
Primární dokončení (Odhadovaný)
30. prosince 2026
Dokončení studie (Odhadovaný)
30. dubna 2027
Termíny zápisu do studia
První předloženo
16. prosince 2025
První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality
22. února 2026
První zveřejněno (Aktuální)
24. února 2026
Aktualizace studijních záznamů
Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)
22. května 2026
Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality
20. května 2026
Naposledy ověřeno
1. května 2026
Více informací
Termíny související s touto studií
Další identifikační čísla studie
- 0335-25- HMO-CTIL
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 .