- ICH GCP
- US-Register für klinische Studien
- Klinische Studie NCT04242043
Machbarkeitsstudie zur Verbesserung der Relevanz diagnostischer Vorschläge für eine Software für künstliche Intelligenz in der älteren Bevölkerung. (Intel@Med-Fais)
Die Alterung der Bevölkerung geht mit dem Problem chronischer Erkrankungen und teilweise schwerer Abhängigkeit einher, die eine Einweisung in Pflegeheime (NHs) erforderlich machen. Derzeit leben etwa 660.000 Menschen in NHs in Frankreich. Eines von drei NHs hat keinen koordinierenden Arzt, obwohl dies gesetzlich vorgeschrieben ist, und der Zugang zur Gesundheitsversorgung in diesen NHs ist landesweit und insbesondere in den Regionen Limousin und Dordogne sehr ungleich. Einige Hospize befinden sich möglicherweise in einer Situation, in der es keinen koordinierenden Arzt gibt und der Zugang zu Allgemeinärzten (GPs), die ein großes Gebiet aufsuchen, schwierig ist.
Diese Ungleichheit beim Zugang zur Versorgung führt zu einer unterschiedlichen Versorgung, die bis zum Verlust von Chancen für Bewohner gehen kann, die sofort in die Notaufnahme (ED) verlegt werden, mit dem Risiko einer Iatrogenie oder eines Delirs, sobald sie in der Notaufnahme sind, oder einem Risiko für … unangemessener Krankenhausaufenthalt.
Bewohner werden ins Krankenhaus eingeliefert:
- Letzteres hätte vermieden werden können, weil das Gesundheitsteam, da es nicht wusste, welche Haltung es einnehmen sollte, der Krankenhauseinweisung Vorrang einräumte
- Verspätet, weil der Bewohner auf das Eintreffen des behandelnden Arztes wartete, was zu einer Verschlechterung der Symptome führte.
Die Einführung künstlicher Intelligenz (KI) bietet die Chance, neue Modelle der Pflegeorganisation zu finden, die die medizinische Wüstenbildung eindämmen, aber auch fortschrittliche Praktiken in der Gerontologie entwickeln können. Beispielsweise können Pflegekräfte auf erster Ebene zur Früherkennung, besseren Triage und frühzeitigen Behandlung bestimmter Pathologien eingreifen.
Die von einem französischen Unternehmen entwickelte KI „MEDVIR society“ ist ein medizinisches Entscheidungsunterstützungssystem mit künstlicher Intelligenz und bietet eine Vordiagnose auf der Grundlage der gesammelten Informationen (medizinische und chirurgische Vorgeschichte, Begleitbehandlungen und Symptome). MEDVIR ist ein diagnostisches Hilfsmittel und ersetzt nicht den Arzt, der am Ende der Kette steht und die letzte Entscheidung trifft.
Bevor Forschungsarbeiten zur Integration dieser Technologie in die Routineversorgung durchgeführt werden, ist es wichtig, die diagnostische Relevanz der KI bei älteren Menschen zu validieren, da sie in der Allgemeinbevölkerung validiert wurde.
Diese Pilot-Machbarkeitsstudie wird es uns dann ermöglichen, ein zukünftiges Projekt methodisch zu dimensionieren, um die Effizienz dieses neuen Pflegesystems bei der Behandlung älterer Patienten in medizinischen Wüsten in Frankreich zu bewerten.
Studienübersicht
Status
Intervention / Behandlung
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Isle, Frankreich, 87170
- Ehpad Des Bayles
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Limoges, Frankreich, 87000
- Ehpad Le Roussillon
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Patient ab 65 Jahren
- Patient, der in einem der beiden NHs-Tests lebt
- Patient mit funktionellen Beschwerden oder abnormalen Symptomen, die einen Arztbesuch erforderlich machen
- Patient oder sein gesetzlicher Vertreter, der der Erhebung seiner medizinischen und personenbezogenen Daten nicht widersprochen hat
- Patient ist sozialversicherungspflichtig
Ausschlusskriterien:
- Patient am Lebensende
- Patient mit einem klaren lebenswichtigen Notfall laut Arzt
- Chronisch aphasischer Patient
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
Intervention / Behandlung |
|---|---|
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KI
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Erste Beurteilung durch die Krankenschwester mithilfe des KI-Tools, das die Symptome oder funktionellen Beschwerden und Komorbiditäten des Patienten in MEDVIR eingibt und durch eine Telemedizinlösung zur Datenübertragung an den entfernten Teleexpertenarzt in einem Regulierungszentrum oder Gesundheitszentrum ergänzt wird. Der Fernarzt (ein Geriater der Plattform „Prevention Care for Elderly Unit (UPSAV)“ der Abteilung für klinische Gerontologie des Universitätsklinikums Limoges) analysiert die von der Krankenschwester gesammelten Daten und erstellt mit Hilfe der ein Symptomschwerekriterium und eine Diagnose KI-Technologie. Sowohl der Geriater als auch die Krankenschwester des NH sind sich der Vorschläge von AI nicht bewusst. Der Geriater kann dennoch einen Besuch am Wohnort des Bewohners veranlassen, um die für die Diagnosestellung notwendigen Informationen zu überprüfen und so die Relevanz des Algorithmus zu verbessern. Für den Bewohner beeinträchtigt diese Studie die gewohnte Pflege nicht. |
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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KI-Diagnosevorschläge
Zeitfenster: 1 Monat
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Anzahl der KI-Diagnosevorschläge, die mit der medizinischen Diagnose im Monat der Studie übereinstimmen
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1 Monat
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Schweregraddiagnosen
Zeitfenster: 1 Monat
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Anzahl der von der KI-Lösung vorgeschlagenen Schweregraddiagnosen im Vergleich zur medizinischen Diagnose des Remote-Geriaters im Monat der Studie
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1 Monat
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Zufriedenheitsumfrage
Zeitfenster: 1 Monat
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Analyse der von den Benutzern ausgefüllten Zufriedenheitsumfrage (NH-Krankenschwestern, Teilnehmer, NH-Direktoren und Geriater)
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1 Monat
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Andere Studien-ID-Nummern
- 87RI19_0026 (Intel@Med-Faisa)
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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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