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Entwicklung eines KI-Bewertungssystems für pädiatrische Atemnot : Eine prospektive Studie

18. März 2026 aktualisiert von: Samsung Medical Center

Entwicklung eines KI-Bewertungssystems für pädiatrische Atemnot: Eine prospektive Studie

Dies ist eine multizentrische, prospektive Beobachtungsstudie, die darauf ausgelegt ist, klinische Daten für die Entwicklung eines auf einem Vision-Language-Modell basierenden künstlichen Intelligenzsystems zur automatisierten Bewertung pädiatrischer Atemmuster zu sammeln.

Die Studie schließt pädiatrische Patienten im Alter von 0 bis 12 Jahren ein, die sich in den pädiatrischen Notaufnahmen der teilnehmenden Einrichtungen vorstellen. In der klinischen Umgebung gesammelte Atemvideodaten werden für die Modellentwicklung und -evaluation verwendet.

Die gesammelten Daten werden verwendet, um ein KI-basiertes System zu entwickeln und zu evaluieren, das darauf abzielt, pädiatrische Atemmuster automatisch zu analysieren und eine objektive Atemwegsbeurteilung in der pädiatrischen Notfallversorgung zu unterstützen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

2200

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Südkorea
    • Gyeonggi-do
      • Seongnam-si, Gyeonggi-do, Südkorea, 13496
        • Rekrutierung
        • CHA Bundang Medical Center, CHA University, 9, Yatap-ro, Bundang-gu
        • Kontakt:
    • Seoul
      • Seoul, Seoul, Südkorea, 06351
        • Rekrutierung
        • Samsung Medical Center, 81, Irwon-ro, Gangnam-gu
        • Kontakt:
      • Seoul, Seoul, Südkorea, 05505
        • Rekrutierung
        • Asan Medical Center, 88, Olympic-ro 43-gil, Songpa-gu
        • Kontakt:

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

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation besteht aus pädiatrischen Patienten im Alter von 0 bis 12 Jahren, die die pädiatrischen Notaufnahmen der teilnehmenden Einrichtungen aufsuchen. Klinische und visuelle Atmungsdaten werden während der Notfallversorgung gesammelt und für die Entwicklung und Bewertung eines auf einem Vision-Language-Modell basierenden Systems zur automatisierten Beurteilung pädiatrischer Atmungsmuster verwendet.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Pädiatrische Patienten im Alter von 0 bis 12 Jahren, die in teilnehmenden pädiatrischen Notaufnahmen vorstellig werden.
  • Patienten, bei denen klinische und visuelle Atemwegsdaten während der Notfallversorgung verfügbar sind.

Ausschlusskriterien:

  • Patienten außerhalb des angegebenen Altersbereichs.
  • Patienten mit unzureichenden oder qualitativ minderwertigen klinischen oder visuellen Atemwegsdaten.
  • Patienten, deren Daten aufgrund des Widerrufs der Einwilligung oder regulatorischer Beschränkungen nicht verwendet werden können.

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
Pädiatrische Notaufnahme-Patienten
Kinder im Alter von 0 bis 12 Jahren, die sich in den pädiatrischen Notaufnahmen der teilnehmenden Einrichtungen vorstellen. Klinische und visuelle Atemwegsdaten werden zusammen mit grundlegenden klinischen Merkmalen (z.B. Alter, Körpergewicht, Größe), vorliegenden Symptomen, initialen Vitalzeichen, dem Schweregrad bei der Vorstellung, bewertet durch die Korean Triage and Acuity Scale (KTAS), sowie dem Management in der Notaufnahme und Ergebnissen wie Aufnahme oder Entlassung erhoben. Alle Daten werden im Rahmen der routinemäßigen klinischen Versorgung gesammelt und für Beobachtungsanalysen und Modellentwicklung verwendet.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Genauigkeit der automatisierten Beurteilung des Atemmusters
Zeitfenster: Vom Studienbeginn bis zum Studienabschluss (bis Dezember 2027)
Leistung eines auf einem Vision-Language-Modell basierenden Systems bei der Bewertung pädiatrischer Atemmuster unter Verwendung klinischer und visueller Atemdaten, die in pädiatrischen Notaufnahmen gesammelt wurden.
Vom Studienbeginn bis zum Studienabschluss (bis Dezember 2027)

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Samsung Medical Center

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)

28. Oktober 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Januar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. Januar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

27. Januar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

20. März 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

18. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2025-09-191

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

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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