Intelligence artificielle Utilisation du module de rapport de la matière gris-blanc cérébral dans le district de Hsinchu District de Hsinchu Utilisation d'un module de rapport cérébral gris-blanc cérébral de l'intelligence artificielle
Étude extrapolatrice sur le pronostic de l'arrêt cardiaque hors hospitalière dans le district de Hsinchu à l'aide d'un module de rapport cérébral de matière gris-gris-blanc-blanc de intelligence artificielle
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Description détaillée
Le but de cette étude est d'établir un dossier médical électronique et une base de données d'imagerie pour les patients atteints d'arrêt cardiaque hors hôpital de la succursale de l'hôpital universitaire de Taïwan Hsinchu. Notre équipe a développé un modèle d'apprentissage en profondeur d'IA et un système d'analyse automatisé pour les matières grises-blanches cérébrales basées sur les données du National Taiwan University Hospital.
Ces développements seront validés à l'extérieur à l'aide de la base de données de la branche Hsinchu dans ce projet. L'évaluation précise du pronostic est cruciale pour les médecins et les familles dans la prise de décisions concernant la période de soins aux arrestations post-cardiaques. Cependant, les outils d'évaluation disponibles actuels ont une précision limitée. Cette étude vise à développer un modèle d'évaluation pronostique multimodal qui combine des dossiers médicaux électroniques et le système d'analyse automatisé pour le cerveau gris blanc. Cette intégration améliorera la précision et la capacité prédictive de l'évaluation du pronostic. L'équipe de recherche a déjà développé un système d'analyse automatisé pour calculer le rapport de matière gris-blanc cérébral à partir des images de tomodensitométrie calculées, fournissant des informations importantes sur les changements pathologiques dans le cerveau.
De plus, l'équipe a également développé un modèle prédictif basé sur l'IA pour le pronostic d'arrêt post-cardiaque, incorporant plusieurs indicateurs et variables. Ce système a été validé à l'aide de données du National Taiwan University Hospital.
Pour valider davantage la précision et la fiabilité de nos modèles, l'équipe de recherche prévoit de collaborer avec la succursale de Hsinchu pour collecter et organiser des données pertinentes sur les patients d'arrêt post-cardiaque, y compris les dossiers médicaux électroniques et les fichiers d'imagerie. Le système d'analyse automatisé développé pour la matière du gris-blanc cérébral et le modèle prédictif basé sur l'IA seront appliqués pour la validation externe. Grâce à cette recherche, l'objectif est d'établir et d'optimiser un modèle d'évaluation du pronostic plus complet et plus précis, d'aider les médecins et les familles à prendre de meilleures décisions pour les patients d'arrêt post-cardiaque.
De plus, la collaboration avec la succursale de Hsinchu permettra la validation de la demande de nos modèles dans différentes institutions médicales et populations de patients.
Type d'étude
Inscription (Estimé)
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Hsinchu, Taïwan, 300
- National Taiwan University Hospital Hsin-Chu Branch
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Méthode d'échantillonnage
Population étudiée
La description
Critères d'inclusion:
- Les patients de la succursale de l'hôpital universitaire national de Taiwan Hsinchu qui ont connu un arrêt cardiaque non traumatique entre le 1er janvier 2014 et le 31 décembre 2020, et ont réussi le retour de la circulation spontanée (ROSC) après la réanimation.
Critères d'exclusion:
- Moins de 18 ans;
- Femmes enceintes;
- Les personnes qui n'ont pas réussi à réanimation
- Individus sans tomodensitométrie (TDM) après réanimation.
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Échelle des catégories de performances cérébrales (CPC)
Délai: À partir du moment de la réalisation de la ROSC jusqu'à la libération ou la mort de l'hôpital, évalué jusqu'à 700 jours
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L'échelle des catégories de performances cérébrales (CPC) est cruciale pour évaluer les résultats neurologiques chez les patients OHCA, fournissant un cadre standardisé pour évaluer la fonction du cerveau et la récupération après un arrêt cardiaque.
Allant du CPC 1 (bonne récupération) à CPC 5 (mort cérébrale), il classe les niveaux de déficience neurologique, offrant un aperçu du pronostic du patient.
Cette échelle est largement utilisée dans les milieux cliniques et de recherche pour assurer une mesure cohérente des résultats et faciliter la comparaison entre les études.
De plus, il joue un rôle vital dans l'orientation des décisions cliniques et des discussions avec les familles sur les soins et les attentes post-insusculaires, en soutenant finalement la prise de décision mieux informée.
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À partir du moment de la réalisation de la ROSC jusqu'à la libération ou la mort de l'hôpital, évalué jusqu'à 700 jours
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Publications et liens utiles
Publications générales
- Mutasa S, Sun S, Ha R. Understanding artificial intelligence based radiology studies: What is overfitting? Clin Imaging. 2020 Sep;65:96-99. doi: 10.1016/j.clinimag.2020.04.025. Epub 2020 Apr 23.
- Chang HC, Tsai MS, Kuo LK, Hsu HH, Huang WC, Lai CH, Shih MC, Huang CH. Factors affecting outcomes in patients with cardiac arrest who receive target temperature management: The multi-center TIMECARD registry. J Formos Med Assoc. 2022 Jan;121(1 Pt 2):294-303. doi: 10.1016/j.jfma.2021.04.006. Epub 2021 Apr 29.
- Rea TD, Eisenberg MS, Sinibaldi G, White RD. Incidence of EMS-treated out-of-hospital cardiac arrest in the United States. Resuscitation. 2004 Oct;63(1):17-24. doi: 10.1016/j.resuscitation.2004.03.025.
- Wang CH, Huang CH, Chang WT, Tsai MS, Yu PH, Wu YW, Chen WJ. Prognostic performance of simplified out-of-hospital cardiac arrest (OHCA) and cardiac arrest hospital prognosis (CAHP) scores in an East Asian population: A prospective cohort study. Resuscitation. 2019 Apr;137:133-139. doi: 10.1016/j.resuscitation.2019.02.015. Epub 2019 Feb 20.
- Adrie C, Cariou A, Mourvillier B, Laurent I, Dabbane H, Hantala F, Rhaoui A, Thuong M, Monchi M. Predicting survival with good neurological recovery at hospital admission after successful resuscitation of out-of-hospital cardiac arrest: the OHCA score. Eur Heart J. 2006 Dec;27(23):2840-5. doi: 10.1093/eurheartj/ehl335. Epub 2006 Nov 2.
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Estimé)
Achèvement de l'étude (Estimé)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- 202404018RINA
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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