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External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data

17. Juni 2026 aktualisiert von: Chieh-Liang Wu, Taichung Veterans General Hospital

Using Multicenter Retrospective Data to Validate the Performance of AI-Aided Weaning Software

This multicenter retrospective study aims to externally validate an artificial intelligence-aided weaning software developed using intensive care unit data from Taichung Veterans General Hospital between 2015 and 2019. The model predicts the optimal timing for extubation using routinely collected clinical variables including ventilator parameters, physiologic measurements, and fluid and nutrition information. De-identified data from four hospitals collected between 2020 and 2024 will be used to evaluate model performance. Performance metrics include sensitivity, specificity, accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), and F1 score.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Detaillierte Beschreibung

Critical care generates a large amount of digitized clinical data that may benefit from artificial intelligence-assisted decision support. The AI-Aided Weaning Software was previously developed using ICU data from Taichung Veterans General Hospital collected between 2015 and 2019.

This retrospective multicenter validation study will evaluate the external performance of the established model using independent datasets from four hospitals in Taiwan, including Taichung Veterans General Hospital, Mackay Memorial Hospital, Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial Hospital, and Tungs' Taichung MetroHarbor Hospital.

The study population includes adult ICU patients with respiratory failure who received mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024. De-identified routine clinical records will be collected according to a predefined case report form and analyzed centrally.

The primary objective is to assess the external validity of the AI-Aided Weaning Software across different hospitals. Model performance will be evaluated using sensitivity, specificity, accuracy, AUROC, and F1 score.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

1500

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Taichung, Taiwan
        • Taichung Veterans General Hospital

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Adult patients with acute respiratory failure who were admitted to participating hospitals between January 2022 and December 2024 and required invasive mechanical ventilation for at least 24 hours. This is a retrospective study using existing clinical and imaging data for model validation.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Adult patients aged 20 years or older.
  • Admitted to the intensive care unit (ICU) at one of the participating hospitals between January 1, 2020 and December 31, 2024.
  • Received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours.
  • Availability of de-identified clinical data required for model validation.

Exclusion Criteria:

  • Patients who did not receive invasive mechanical ventilation.
  • Duration of mechanical ventilation less than 72 hours.
  • Missing key clinical variables required for model validation.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Mechanically Ventilated ICU Patients
Adult intensive care unit patients aged 20 years or older who received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024 at four participating hospitals. Retrospective de-identified clinical data were used to validate the performance of AI-Aided Weaning Software.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Model Performance (AUROC)
Zeitfenster: Using data collected during ICU admission
Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for predicting successful extubation. AUROC ranges from 0.5 to 1.0, with higher values indicating better discriminative performance of the prediction model.
Using data collected during ICU admission

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Sensitivity
Zeitfenster: ICU admission
SensitivitySensitivity of the prediction model for successful extubation. Sensitivity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who achieve successful extubation.
ICU admission
Specificity
Zeitfenster: ICU admission
Specificity of the prediction model for successful extubation. Specificity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who do not achieve successful extubation.
ICU admission
Accuracy
Zeitfenster: ICU admission
Accuracy of the prediction model for successful extubation. Accuracy ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better overall prediction performance.
ICU admission
F1 Score
Zeitfenster: ICU admission
F1 score of the prediction model for successful extubation. F1 score ranges from 0 to 1, with higher values indicating better balance between precision and recall.
ICU admission

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Mitarbeiter

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Januar 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

31. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

14. Juni 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

14. Juni 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

18. Juni 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

22. Juni 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

17. Juni 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • TCVGH-AI-WEAN-2026
  • TCVGH-AI-Weaning-2026 (Andere Kennung: Taichung Veterans General Hospital)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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