Künstliches Intelligenzsystem in der medizinischen Regulierung (SIA-REMU)
Künstliches Intelligenzsystem für die medizinische Notfallversorgung
Die Gesundheitsbedürfnisse der Bevölkerung steigen. Informations- und Kommunikationstechnologien verändern sich. Der digitale Wandel bietet neue Möglichkeiten für die Exploration und Analyse von Massengesundheitsdaten. Auf diese neuen Technologien kann man sich verlassen, um das Patientenmanagement auf der Ebene der notfallmedizinischen Kommunikationszentren zu modernisieren und zu optimieren.
Unser Projekt zielt darauf ab, die Methoden und Werkzeuge der künstlichen Intelligenz für medizinische Notfallkommunikationszentren zu integrieren. Das System soll dazu beitragen, Notrufe bei CRRA 15 in Frankreich oder Centrale 144 in der Schweiz zu regulieren, die Schwere von Notrufen zu bewerten, Behandlungspfade zu identifizieren und die Effizienz bei der Bereitstellung von Ressourcen zu verbessern.
Die Entwicklung eines solchen Systems zielt darauf ab, das Informationssystem und die eingesetzten Telekommunikationsmittel in den notfallmedizinischen Kommunikationszentralen zu sichern und zu optimieren sowie eine individualisierte Reaktion auf das Patientenmanagement zu ermöglichen.
Studienübersicht
Status
Studientyp
Einschreibung (Voraussichtlich)
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Kind
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- alle Patienten, die die medizinischen Notrufzentralen anrufen
Ausschlusskriterien:
- Patient widersetzte sich der Studie
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
- Beobachtungsmodelle: Kohorte
- Zeitperspektiven: Retrospektive
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Leistung (Empfindlichkeit und Spezifität) des Systems der künstlichen Intelligenz in medizinischen Notfallkommunikationszentren in Bezug auf zeitempfindliche Krankheiten
Zeitfenster: bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
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Sobald das System der künstlichen Intelligenz eingerichtet ist, wird die von diesem System vermutete Diagnose mit der Diagnose verglichen, die in der Krankenakte jedes eingeschlossenen Patienten validiert wurde. Es werden dann die Leistungswerte gemessen, wie Sensitivität, Spezifität, positiver und negativer prädiktiver Wert, Zeitpunkt der Identifizierung des Pathologietyps, zeitsensitiv. Diese Ergebnisse werden dann mit der üblichen Praxis der Notfallmedizinischen Kommunikationszentralen ohne Hilfe der Software zur Auswertung verglichen:
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bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Zeit für Patiententransport
Zeitfenster: bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
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Ziel ist es, die verfügbaren Ressourcen zu identifizieren und zu modellieren, die im Rahmen der präklinischen Rettung (Krankenwagen, Hubschrauber, SMUR) eingesetzt werden können. Folgende Elemente werden berücksichtigt: Eingriffsort, Zugang, klinischer Zustand des Patienten, Wetterbedingungen, Verkehrsdichte. Die Gültigkeit des Modells wird durch die Zugangszeit zum Patienten, die Transportzeit, das Fehlen von Krankenwagen oder SMUR im Vergleich zur üblichen Praxis der Notfallmedizinischen Kommunikationszentren ohne Hilfe der Software bewertet. |
bis Studienabschluss, durchschnittlich 3 Jahre
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Mitarbeiter und Ermittler
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Voraussichtlich)
Primärer Abschluss (Voraussichtlich)
Studienabschluss (Voraussichtlich)
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
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- 2021/591
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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