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Künstliche Intelligenz-basierte Auswertung von Thorax-Röntgenaufnahmen bei beatmungsassoziierten Pneumonien

31. März 2026 aktualisiert von: Arif Timuroğlu, MD, Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital

Künstliche-Intelligenz-basierte Auswertung von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs bei der Diagnose von beatmungsassoziierten Pneumonien auf der Intensivstation: Eine retrospektive Vergleichsstudie

Die beatmungsassoziierte Pneumonie (VAP) ist eine häufige und schwerwiegende Infektion bei kritisch kranken Patienten, die auf Intensivstationen (ICU) mechanisch beatmet werden. Eines der wichtigsten diagnostischen Kriterien für VAP ist das Vorhandensein eines neuen oder fortschreitenden Infiltrats im Röntgenbild des Brustkorbs; die Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs am Patientenbett ist jedoch oft schwierig und unterliegt einer gewissen Variabilität zwischen den Beobachtern.

Diese retrospektive Beobachtungsstudie zielt darauf ab, die Rolle der künstlichen Intelligenz (KI) bei der Auswertung von Röntgenbildern des Brustkorbs bei Patienten mit VAP zu bewerten. Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, die vor und zum Zeitpunkt der VAP-Diagnose erstellt wurden, werden mit einem auf Deep Learning basierenden KI-Tool (Chester the AI Radiology Assistant) analysiert, und Veränderungen in den Wahrscheinlichkeitswerten für „Infiltrat“ und „Pneumonie“ werden bewertet.

KI-basierte Befunde werden mit klinischen Entscheidungen und unabhängigen radiologischen Bewertungen bezüglich des Vorhandenseins neuer Infiltrate verglichen. Die Studie zielt darauf ab, das Maß der Übereinstimmung zwischen diesen Ansätzen zu bestimmen und zu untersuchen, ob KI-basierte Analysen eine objektivere und standardisiertere Interpretation von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs bei der Diagnose von VAP unterstützen können.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

119

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • Türkei (türkiye)
    • Ankara
      • Yenimahalle, Ankara, Türkei (türkiye), 06370
        • Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Hospital

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation besteht aus erwachsenen Patienten, die auf einer tertiären Anästhesie-Intensivstation aufgenommen wurden und eine invasive mechanische Beatmung benötigten sowie eine klinische Diagnose einer beatmungsassoziierten Pneumonie (VAP) erhielten. Die Patienten wurden retrospektiv über elektronische Krankenakten des Krankenhauses und Datenbanken des Infektionskontrollausschusses identifiziert. Diese Kohorte repräsentiert eine schwer kranke Intensivpatientenpopulation mit hoher Krankheitsschwere und verschiedenen Komorbiditäten.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Erwachsene Patienten (≥18 Jahre)
  • Aufnahme auf die anästhesiologische Intensivstation
  • Erfordernis invasiver Beatmung für mindestens 48 Stunden
  • Klinische Diagnose einer beatmungsassoziierten Pneumonie (VAP) basierend auf institutionellen Kriterien
  • Verfügbarkeit mindestens einer Röntgenaufnahme des Thorax vor der VAP-Diagnose und einer Röntgenaufnahme des Thorax zum Zeitpunkt der Diagnose
  • Verfügbarkeit digitaler Röntgenaufnahmen des Thorax im PACS-System, die für die Analyse geeignet sind

Ausschlusskriterien:

  • Alter <18 Jahre
  • Fehlen zugänglicher digitaler Röntgenaufnahmen des Thorax
  • Röntgenaufnahmen des Thorax mit schwerwiegenden technischen Einschränkungen, die eine Auswertung verhindern
  • Röntgenaufnahmen des Thorax, die vom KI-System nicht verarbeitet werden konnten (kein Score generiert)
  • Vorhandensein einer ausgedehnten vorbestehenden infiltrativen Lungenerkrankung, die eine zuverlässige Beurteilung neuer Infiltrate verhindert
  • Fehlende wesentliche klinische Daten (z.B. VAP-Diagnosedatum, Beatmungsdauer)

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
VAP-Patienten
Diese Kohorte umfasst erwachsene Patienten, die auf der anästhesiologischen Intensivstation aufgenommen wurden, mindestens 48 Stunden maschinell beatmet wurden und eine klinische Diagnose einer beatmungsassoziierten Pneumonie (VAP) erhielten. Für jeden Patienten wurden Röntgenaufnahmen des Brustkorbs, die vor und zum Zeitpunkt der VAP-Diagnose angefertigt wurden, analysiert. Die Bilder wurden mit drei Ansätzen ausgewertet: klinische Beurteilung, unabhängige radiologische Befundung und künstliche-intelligenz-basierte Analyse unter Verwendung des Chester-AI-Systems. Die Studie ist beobachtend, und es wurde keine Intervention durchgeführt.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Änderung der Chester AI-basierten Infiltrations- und Pneumonie-Wahrscheinlichkeitswerte zwischen Röntgenaufnahmen vor der Diagnose und bei VAP-Diagnose
Zeitfenster: Von der Röntgenaufnahme des Brustkorbs vor der Diagnose bis zur Zeit der VAP-Diagnose (typischerweise innerhalb von 1-5 Tagen)
Das primäre Ergebnis ist die Veränderung der Wahrscheinlichkeitswerte für "Infiltration" und "Pneumonie", die vom Chester AI Radiology Assistant zwischen Röntgenaufnahmen des Brustkorbs vor der VAP-Diagnose und solchen zum Zeitpunkt der Diagnose generiert werden. Diese Werte liegen im Bereich von 0 bis 1 und stellen die Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins jedes Befunds dar.
Von der Röntgenaufnahme des Brustkorbs vor der Diagnose bis zur Zeit der VAP-Diagnose (typischerweise innerhalb von 1-5 Tagen)

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital

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. März 2026

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

20. März 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

25. März 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

26. März 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

31. März 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

3. April 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

3. April 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

31. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 2026-02/23

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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