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AI4Triage - Desarrollo de Métodos Basados en Inteligencia Artificial para el Análisis de Datos de Triaje.

31 de diciembre de 2025 actualizado por: Pietro Hiram Guzzi, University of Catanzaro

AI4Triage - Desarrollo de Métodos Basados en Inteligencia Artificial para el Análisis de Datos de Triaje

La inteligencia artificial, y en particular las Redes Neuronales de Grafos (GNNs), ha demostrado un enorme potencial en el análisis de datos clínicos complejos. Gracias a su capacidad para modelar relaciones entre variables, las GNNs representan una evolución significativa en comparación con los modelos tradicionales, permitiendo una mejor interpretación de la información médica y apoyando decisiones basadas en datos en contextos complejos como la medicina de urgencias.

La aplicación de las GNNs al triaje clínico y a la predicción de la Duración de la Estancia puede mejorar la eficiencia clínica optimizando la asignación de recursos y la gestión de pacientes. Este estudio observacional tiene como objetivo evaluar la precisión de las predicciones con respecto a datos clínicos reales, contribuyendo al desarrollo de herramientas predictivas avanzadas para apoyar los procesos de toma de decisiones sanitarias.

Descripción general del estudio

Estado

Activo, no reclutando

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Actual)

1500

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

      • Catanzaro, Italia
        • University of Catanzaro

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

todos los admitidos en urgencias

Descripción

Criterios de inclusión:

  • todos

Criterios de exclusión:

  • pacientes con códigos rojos y lesiones graves

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Números de Subtratados
Periodo de tiempo: 12 meses
Los investigadores medirán el número de clasificaciones erróneas
12 meses
Subtratado
Periodo de tiempo: 12 meses
Los investigadores medirán la capacidad de predecir el infra-triaje
12 meses

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

1 de noviembre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

1 de noviembre de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

30 de noviembre de 2027

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

17 de diciembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

17 de diciembre de 2025

Publicado por primera vez (Estimado)

31 de diciembre de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

6 de enero de 2026

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

31 de diciembre de 2025

Última verificación

1 de diciembre de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • AI4Triage

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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