Denne side blev automatisk oversat, og nøjagtigheden af ​​oversættelsen er ikke garanteret. Der henvises til engelsk version for en kildetekst.

Klinisk Evaluering af AI Beslutningsstøtte til Tidlig Rehabilitering Efter Operation (DESIRE)

6. februar 2026 opdateret af: D.E. Hilling, Erasmus Medical Center

Evaluering af klinisk effektivitet og implementering af et kunstig intelligens-baseret beslutningsstøtteværktøj, der vejleder tidlig rehabilitering efter gastrointestinal og onkologisk kirurgi

Efter gastrointestinal eller onkologisk kirurgi kan det være svært at afgøre, hvornår en patient er klar til sikkert at begynde tidlig rehabilitering eller gå mod udskrivelse. Forsinkelser kan forlænge hospitalsopholdet, mens for tidlige beslutninger kan øge risici.

Denne undersøgelse evaluerer et beslutningsstøtteværktøj baseret på kunstig intelligens (AI), der analyserer rutinemæssigt indsamlede hospitalsdata for at identificere patienter, der sandsynligvis er klar til tidlig rehabilitering og udskrivelsesplanlægning efter operationen. Værktøjet giver et simpelt ja/nej-output for at støtte klinikere i deres beslutningstagning.

AI-værktøjet erstatter ikke den kliniske vurdering. Behandlende læger forbliver fuldt ansvarlige for alle behandlingsbeslutninger.

Formålet med denne undersøgelse er at undersøge, hvor godt dette værktøj fungerer i klinisk praksis, og hvordan det sikkert og effektivt kan implementeres for at støtte postoperativ pleje.

Studieoversigt

Detaljeret beskrivelse

Patienter, der gennemgår gastrointestinal eller onkologisk kirurgi, har ofte brug for omhyggelig overvågning efter deres operation. I dagene efter operationen vurderer sundhedspersonale mange faktorer, såsom vitale tegn, laboratorieresultater, genopretningsfremskridt og behovet for hospitalsbaserede behandlinger. Baseret på disse oplysninger træffes beslutninger om, hvornår patienter sikkert kan starte tidlig genoptræning eller gå i gang med udskrivningsplanlægning.

I denne studie evaluerer forskere et beslutningsstøtteværktøj baseret på kunstig intelligens (AI), der er designet til at hjælpe klinikere med disse beslutninger. Værktøjet analyserer rutinemæssigt indsamlede oplysninger fra den elektroniske patientjournal, herunder demografiske data, operationstype, vitale tegn, laboratorieværdier og medicinoplysninger. Ved at bruge disse data giver systemet et simpelt ja/nej-output, der angiver, om en patient sandsynligvis er klar til tidlig genoptræning og udskrivningsplanlægning på andendagen efter operationen.

AI-værktøjet er kun rådgivende. Det træffer ikke behandlingsbeslutninger og kan ikke iværksætte nogen handlinger. Den behandlende læge gennemgår altid patientens tilstand uafhængigt og træffer den endelige beslutning om pleje, genoptræning og udskrivningsplanlægning.

Studiet fokuserer på to hovedaspekter:

  1. Hvor præcist AI-værktøjet identificerer patienter, der er klar til tidlig genoptræning og udskrivningsplanlægning.
  2. Hvordan værktøjet sikkert og praktisk kan integreres i den daglige kliniske arbejdsgang.

Deltagelse i dette studie ændrer ikke plejestandarden. Alle patienter fortsætter med at modtage rutinemæssig postoperativ pleje i henhold til eksisterende hospitalprotokoller. AI-værktøjet fungerer udelukkende som en ekstra informationskilde for klinikere.

Patientdata, der bruges af AI-systemet, behandles inden for sikre hospitalsystemer og håndteres i overensstemmelse med databeskyttelsesreglerne. Der kræves ingen yderligere tests eller procedurer specifikt til dette studie.

Resultaterne af dette studie kan hjælpe med at forbedre den postoperative pleje ved at støtte rettidig genoptræning og udskrivningsplanlægning, hvilket potentielt kan reducere unødvendige hospitalsophold samtidig med, at patientsikkerheden opretholdes.

Undersøgelsestype

Interventionel

Tilmelding (Anslået)

103

Fase

  • Ikke anvendelig

Kontakter og lokationer

Dette afsnit indeholder kontaktoplysninger for dem, der udfører undersøgelsen, og oplysninger om, hvor denne undersøgelse udføres.

Studiekontakt

Studiesteder

      • Rotterdam, Holland
        • Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam
        • Kontakt:

Deltagelseskriterier

Forskere leder efter personer, der passer til en bestemt beskrivelse, kaldet berettigelseskriterier. Nogle eksempler på disse kriterier er en persons generelle helbredstilstand eller tidligere behandlinger.

Berettigelseskriterier

Aldre berettiget til at studere

  • Voksen
  • Ældre voksen

Tager imod sunde frivillige

Ingen

Beskrivelse

Inklusionskriterier:

  • Voksne i alderen 18 år eller derover
  • Under gastrointestinal eller onkologisk kirurgi
  • Postoperativt indlagt på kirurgisk afdeling
  • Forventes at forblive indlagt i mindst 2 dage efter operationen

Eksklusionskriterier:

  • Indlagt på intensiv afdeling (ICU) på tidspunktet for forudsigelsen på postoperativ dag 2
  • Ude af stand til at give informeret samtykke på hollandsk eller engelsk

Studieplan

Dette afsnit indeholder detaljer om studieplanen, herunder hvordan undersøgelsen er designet, og hvad undersøgelsen måler.

Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?

Design detaljer

  • Primært formål: Diagnostisk
  • Tildeling: N/A
  • Interventionel model: Enkelt gruppeopgave
  • Maskning: Ingen (Åben etiket)

Våben og indgreb

Deltagergruppe / Arm
Intervention / Behandling
Eksperimentel: Kohorte på 103 patienter, der gennemgår GE/onkologisk kirurgi og indlægges >2 dage efter operationen

Interventionen består af den kliniske anvendelse af et låst, ikke-adaptivt kunstig intelligens (AI)-baseret klinisk beslutningsstøttesystem (DESIRE), der analyserer rutinemæssigt indsamlede elektroniske sundhedsjournaldata for at forudsige, på postoperative dag 2, risikoen for, at en patient vil kræve hospitalspecifikke indgreb efter gastrointestinal eller onkologisk kirurgi.

Systemet udtrækker automatisk demografiske, perioperative, vitale tegn, laboratorie- og medicinrelaterede variabler og genererer et binært (ja/nej) output, der angiver, om patienten sandsynligvis er i lav risiko for at kræve yderligere hospitalsbehandling. En foruddefineret konservativ tærskel anvendes til at identificere patienter, der er kvalificerede til tidlig rehabilitering.

Hvad måler undersøgelsen?

Primære resultatmål

Resultatmål
Foranstaltningsbeskrivelse
Tidsramme
Andel af patienter, der kræver uplanlagt eskalering af hospitalspecifik behandling inden for 30 dage efter tidlig overførsel til rehabiliteringsområdet.
Tidsramme: Fra postoperativ dag 2 (tidspunktet for AI-prognose og potentiel overførsel til rehabiliteringsområde) til 30 dage efter operation

Dette er et sammensat udfald, der består af en af følgende hændelser:

Indlæggelse på intensiv afdeling

Genoperation

Radiologisk intervention

Administration af intravenøse antibiotika

Respiratorisk svigt (nyt behov for supplerende ilt)

30-dages dødelighed

30-dages akut genindlæggelse

Fra postoperativ dag 2 (tidspunktet for AI-prognose og potentiel overførsel til rehabiliteringsområde) til 30 dage efter operation

Samarbejdspartnere og efterforskere

Det er her, du vil finde personer og organisationer, der er involveret i denne undersøgelse.

Datoer for undersøgelser

Disse datoer sporer fremskridtene for indsendelser af undersøgelsesrekord og resumeresultater til ClinicalTrials.gov. Studieregistreringer og rapporterede resultater gennemgås af National Library of Medicine (NLM) for at sikre, at de opfylder specifikke kvalitetskontrolstandarder, før de offentliggøres på den offentlige hjemmeside.

Studer store datoer

Studiestart (Anslået)

1. juni 2026

Primær færdiggørelse (Anslået)

1. juni 2027

Studieafslutning (Anslået)

1. juli 2027

Datoer for studieregistrering

Først indsendt

6. februar 2026

Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier

6. februar 2026

Først opslået (Faktiske)

12. februar 2026

Opdateringer af undersøgelsesjournaler

Sidste opdatering sendt (Faktiske)

12. februar 2026

Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier

6. februar 2026

Sidst verificeret

1. februar 2026

Mere information

Begreber relateret til denne undersøgelse

Plan for individuelle deltagerdata (IPD)

Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?

UBESLUTET

Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter

Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt

Ingen

Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt

Ingen

produkt fremstillet i og eksporteret fra U.S.A.

Ingen

Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .

Kliniske forsøg med Gastrointestinale kræft

Kliniske forsøg med DESIRE: AI-baseret klinisk beslutningsstøtte til planlægning af postoperativ rehabilitering

Abonner