Prognosemodell mit künstlicher Intelligenz für Sepsis basierend auf Zeitreihenanalyse

1. Forschungshintergrund Sepsis ist eine lebensbedrohliche Organfunktionsstörung, die durch eine fehlregulierte Reaktion des Wirts auf eine Infektion verursacht wird. Mit einer stationären Sterblichkeitsrate von 10–20 % ist es eine der häufigsten Todes- und Invaliditätsursachen weltweit. Sepsis ist eine schwere Komplikation bei kritisch kranken Patienten und kann zu septischem Schock und Multiorgan-Dysfunktionssyndrom (MODS) führen, die normalerweise durch schwere Traumata, Operationen und Infektionen ausgelöst werden. Trotz der Verfügbarkeit fortschrittlicher Diagnose-, Therapie- und Überwachungstechnologien sind die Inzidenz und Mortalität von Sepsis nach wie vor hoch und stellen die medizinische Gemeinschaft weltweit vor eine große Herausforderung. Weltweit erkranken jährlich über 49 Millionen Menschen an einer Sepsis, wobei etwa 11 Millionen Menschen sterben, was zu einer Sterblichkeitsrate von etwa 15–25 % führt.

2. Forschungsziele und -inhalte

1. Forschungsziel Ziel dieser Studie ist die Entwicklung eines Prognosevorhersagemodells für Sepsis-Patienten mithilfe einer neuronalen Netzwerkarchitektur (Transformer-Algorithmus) basierend auf Zeitreihendaten. Der beobachtete primäre Endpunkt ist der Mortalitätsausgang von Sepsis-Patienten. Ziel der Forschung ist es, die Früherkennung von Hochrisiko-Sepsispatienten zu verbessern und dadurch den Zeitpunkt der Sepsisbehandlung und -intervention zu optimieren und die Genauigkeit der Prognosevorhersage für Sepsispatienten zu verbessern.

2. Forschungsinhalt 2.1 Einschlusskriterien Patienten, bei denen im West China Hospital der Sichuan-Universität von Januar 2020 bis Dezember 2023 eine Sepsis diagnostiziert wurde.

   2.2 Ausschlusskriterien 1) Alter unter 18 Jahren; 2) Geschlecht unbekannt; 3) Falsche oder ungültige Entlassungsdiagnose; 4) Krankenhausaufenthaltsdauer weniger als 24 Stunden; 5) Es fehlen mehr als 30 % Daten. 2.3 Stichprobengröße 3.000 Fälle. 2.4 Zu sammelnde Daten Es wird eine retrospektive Analyse der klinischen Daten von Patienten durchgeführt, bei denen im West China Hospital der Sichuan-Universität von Januar 2020 bis Dezember 2023 eine Sepsis diagnostiziert wurde. Die Basisdaten der Patienten (einschließlich Alter, Geschlecht, Komorbiditäten, Vorgeschichte bösartiger Tumore, Läsionsorte, pathologische Typen usw.), das Auftreten schwerer Komplikationen, der gesamte Krankenhausaufenthalt, die Überlebenszeit und andere relevante Informationen werden zusammengefasst, um eine zu erstellen Zeitreihenbasiertes Prognosevorhersagemodell für das Sepsis-Mortalitätsrisiko.

3. Ethische Grundsätze und Anforderungen für klinische Forschung Diese klinische Forschung entspricht der Deklaration von Helsinki des Weltärztebundes und den einschlägigen Vorschriften der Nationalen Kommission für Gesundheit und Familienplanung der Volksrepublik China bezüglich der ethischen Überprüfung biomedizinischer Forschung Menschliche Subjekte. Für die Forschung werden nur retrospektive medizinische Aufzeichnungen und/oder Proben verwendet, wobei alle persönlichen Identifikatoren entfernt werden. Für die Probanden besteht weder ein Risiko, noch werden ihre Rechte oder ihre Gesundheit beeinträchtigt. Daher wird auf eine Einwilligung nach Aufklärung verzichtet. Die Forschungsdaten werden im West China Hospital der Sichuan-Universität gespeichert und sind für die Forscher, die betreuenden Abteilungen und die Ethikprüfungskommission zugänglich. Öffentliche Berichte im Zusammenhang mit den Forschungsergebnissen geben die persönliche Identität der Probanden nicht preis. Wir werden im Rahmen des gesetzlichen Rahmens alle Anstrengungen unternehmen, um die Privatsphäre und die persönlichen medizinischen Daten der Probanden zu schützen.