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AI4Triage - Entwicklung einer auf künstlicher Intelligenz basierenden Methode zur Analyse von Triage-Daten.

31. Dezember 2025 aktualisiert von: Pietro Hiram Guzzi, University of Catanzaro

AI4Triage - Entwicklung KI-basierter Methoden zur Analyse von Triage-Daten

Künstliche Intelligenz, insbesondere Graph Neural Networks (GNNs), hat enormes Potenzial bei der Analyse komplexer klinischer Daten gezeigt. Dank ihrer Fähigkeit, Beziehungen zwischen Variablen zu modellieren, stellen GNNs eine bedeutende Weiterentwicklung im Vergleich zu traditionellen Modellen dar, was eine bessere Interpretation medizinischer Informationen ermöglicht und datengestützte Entscheidungen in komplexen Kontexten wie der Notfallmedizin unterstützt.

Die Anwendung von GNNs auf klinische Triage und die Vorhersage der Verweildauer kann die klinische Effizienz durch Optimierung der Ressourcenzuweisung und des Patientenmanagements verbessern. Diese Beobachtungsstudie zielt darauf ab, die Genauigkeit der Vorhersagen im Vergleich zu realen klinischen Daten zu bewerten und trägt so zur Entwicklung fortschrittlicher prädiktiver Tools zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen im Gesundheitswesen bei.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

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

  • Italien
      • Catanzaro, Italien
        • University of Catanzaro

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

alle, die in die Notaufnahme aufgenommen wurden

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • alle

Ausschlusskriterien:

  • Patienten mit roten Codes und schweren Verletzungen

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Anzahl der Untertriage-Fälle
Zeitfenster: 12 Monate
Die Prüfer werden die Anzahl der Fehlklassifizierungen messen
12 Monate
Untertriage
Zeitfenster: 12 Monate
Die Prüfer werden die Fähigkeit zur Vorhersage von Untertriage messen
12 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

University of Catanzaro

Mitarbeiter

Azienda Ospedaliero Universitaria Renato Dulbecco

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. November 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. November 2026

Studienabschluss (Geschätzt)

30. November 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

17. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

17. Dezember 2025

Zuerst gepostet (Geschätzt)

31. Dezember 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

6. Januar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

31. Dezember 2025

Zuletzt verifiziert

1. Dezember 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI4Triage

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

UNENTSCHIEDEN

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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