Using Artificial Intelligence To Improve Ventilator Settings For Intensive Care Patients
Research on Intelligent Optimization of Ventilator Parameters for Intensive Care Patients Based on Multimodal Large Models
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Zhejiang
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Wenzhou, Zhejiang, China, 325000
- The Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Inclusion Criteria:
- PICU patients aged 1 month to 18 years.
- Receiving invasive mechanical ventilation, expected to last ≥ 48 hours.
- Informed consent signed prior to enrollment.
Exclusion Criteria:
- Expected survival < 24 hours
- Irreversible brain injury (GCS = 3 + absence of brainstem reflexes)
- Severe congenital cardiopulmonary malformations affecting ventilation assessment
- Pregnancy (must be ruled out in adolescent girls)
- Currently participating in other ventilation intervention trials
- Guardian refusal to participate
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
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AI-Assisted Ventilator Parameter Optimization in Pediatric ICU
Clinical data from key time points following tracheal intubation in each pediatric patient were input into an AI system to generate recommendations.
These recommendations were then compared against the actual adjustments made by physicians, enabling a counterfactual assessment to determine whether-had the AI's suggestions been adopted-the number of ventilator-free days within a 28-day period would have been superior.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Number of ventilator-free days within 28 days
Zeitfenster: From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
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Days survived and free from invasive ventilation
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From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
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Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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mortality rate
Zeitfenster: 28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
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All-cause mortality at 28 and 90 days following tracheal intubation
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28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
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Mechanical Ventilation-Related Complications
Zeitfenster: From the start of tracheal intubation to Day 28
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Cumulative duration of mechanical ventilation, reintubation rate (within 48 hours of extubation), ventilator-associated pneumonia (VAP), barotrauma.
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From the start of tracheal intubation to Day 28
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Length of Hospital Stay
Zeitfenster: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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PICU Length of Stay, Total Hospital Length of Stay
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The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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Artificial Intelligence System Evaluation
Zeitfenster: From the start of tracheal intubation to Day 28
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Physician Adoption Rates and Outcomes of Cases Involving Discrepancies Between AI Recommendations and Physician Decisions
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From the start of tracheal intubation to Day 28
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Health Economics
Zeitfenster: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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PICU Hospitalization Costs
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The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Publikationen und hilfreiche Links
Allgemeine Veröffentlichungen
- Gattinoni L, Tonetti T, Cressoni M, Cadringher P, Herrmann P, Moerer O, Protti A, Gotti M, Chiurazzi C, Carlesso E, Chiumello D, Quintel M. Ventilator-related causes of lung injury: the mechanical power. Intensive Care Med. 2016 Oct;42(10):1567-1575. doi: 10.1007/s00134-016-4505-2. Epub 2016 Sep 12.
- Acute Respiratory Distress Syndrome Network; Brower RG, Matthay MA, Morris A, Schoenfeld D, Thompson BT, Wheeler A. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000 May 4;342(18):1301-8. doi: 10.1056/NEJM200005043421801.
- Fleuren LM, Klausch TLT, Zwager CL, Schoonmade LJ, Guo T, Roggeveen LF, Swart EL, Girbes ARJ, Thoral P, Ercole A, Hoogendoorn M, Elbers PWG. Machine learning for the prediction of sepsis: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. Intensive Care Med. 2020 Mar;46(3):383-400. doi: 10.1007/s00134-019-05872-y. Epub 2020 Jan 21.
- Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018 Mar 15;378(11):981-983. doi: 10.1056/NEJMp1714229. No abstract available.
- Pirracchio R, Petersen ML, Carone M, Rigon MR, Chevret S, van der Laan MJ. Mortality prediction in intensive care units with the Super ICU Learner Algorithm (SICULA): a population-based study. Lancet Respir Med. 2015 Jan;3(1):42-52. doi: 10.1016/S2213-2600(14)70239-5. Epub 2014 Nov 24.
- Chen JH, Asch SM. Machine Learning and Prediction in Medicine - Beyond the Peak of Inflated Expectations. N Engl J Med. 2017 Jun 29;376(26):2507-2509. doi: 10.1056/NEJMp1702071. No abstract available.
- Komorowski M, Celi LA, Badawi O, Gordon AC, Faisal AA. The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care. Nat Med. 2018 Nov;24(11):1716-1720. doi: 10.1038/s41591-018-0213-5. Epub 2018 Oct 22.
- Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, Cui C, Corrado G, Thrun S, Dean J. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. doi: 10.1038/s41591-018-0316-z. Epub 2019 Jan 7.
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
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Schlüsselwörter
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- 2026-K-78-01
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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