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Évaluation par Intelligence Artificielle des Radiographies Pulmonaires dans la Pneumonie Associée à la Ventilation

31 mars 2026 mis à jour par: Arif Timuroğlu, MD, Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital

Évaluation par Intelligence Artificielle des Radiographies Pulmonaires dans le Diagnostic de la Pneumonie Associée à la Ventilation en Réanimation : Une Étude Comparative Rétrospective

La pneumonie associée à la ventilation mécanique (PAVM) est une infection fréquente et grave chez les patients gravement malades recevant une ventilation mécanique dans les unités de soins intensifs (USI). L'un des principaux critères diagnostiques de la PAVM est la présence d'un infiltrat nouveau ou évolutif sur la radiographie thoracique ; cependant, l'interprétation des radiographies thoraciques au chevet est souvent difficile et sujette à une variabilité inter-observateur.

Cette étude observationnelle rétrospective vise à évaluer le rôle de l'intelligence artificielle (IA) dans l'évaluation des radiographies thoraciques chez les patients atteints de PAVM. Les radiographies thoraciques obtenues avant et au moment du diagnostic de PAVM seront analysées à l'aide d'un outil d'IA basé sur l'apprentissage profond (Chester l'assistant radiologique IA), et les changements dans les scores de probabilité d'« infiltration » et de « pneumonie » seront évalués.

Les résultats basés sur l'IA seront comparés aux décisions cliniques et aux évaluations indépendantes des radiologues concernant la présence de nouveaux infiltrats. L'étude vise à déterminer le niveau de concordance entre ces approches et à explorer si l'analyse basée sur l'IA peut soutenir une interprétation plus objective et standardisée des radiographies thoraciques dans le diagnostic de la PAVM.

Aperçu de l'étude

Statut

Complété

Les conditions

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Réel)

119

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

  • Turquie (Türkiye)
    • Ankara
      • Yenimahalle, Ankara, Turquie (Türkiye), 06370
        • Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Hospital

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

La population de l'étude est constituée de patients adultes admis dans une unité de soins intensifs d'anesthésie de soins tertiaires qui ont nécessité une ventilation mécanique invasive et ont reçu un diagnostic clinique de pneumonie associée à la ventilation (PAV). Les patients ont été identifiés rétrospectivement via les dossiers médicaux électroniques hospitaliers et les bases de données du comité de contrôle des infections. Cette cohorte représente une population de soins intensifs gravement malades avec une sévérité élevée de la maladie et des comorbidités diverses.

La description

Critères d'inclusion :

  • Patients adultes (≥18 ans)
  • Admission à l'unité de soins intensifs d'anesthésie
  • Nécessité d'une ventilation mécanique invasive pendant au moins 48 heures
  • Diagnostic clinique de pneumonie associée à la ventilation (PAV) basé sur les critères institutionnels
  • Disponibilité d'au moins une radiographie thoracique avant le diagnostic de PAV et d'une radiographie thoracique au moment du diagnostic
  • Disponibilité de radiographies thoraciques numériques dans le système PACS adaptées à l'analyse

Critères d'exclusion :

  • Âge < 18 ans
  • Absence de radiographies thoraciques numériques accessibles
  • Radiographies thoraciques avec des limitations techniques sévères empêchant l'évaluation
  • Radiographies thoraciques qui n'ont pas pu être traitées par le système d'IA (aucun score généré)
  • Présence d'une maladie pulmonaire infiltrative préexistante étendue empêchant une évaluation fiable des nouveaux infiltrats
  • Données cliniques clés manquantes (par exemple, date du diagnostic de PAV, durée de la ventilation mécanique)

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Patients VAP
Cette cohorte comprend des patients adultes admis en unité de soins intensifs d'anesthésie qui ont été ventilés mécaniquement pendant au moins 48 heures et ont reçu un diagnostic clinique de pneumonie associée à la ventilation (PAV). Pour chaque patient, les radiographies thoraciques obtenues avant et au moment du diagnostic de PAV ont été analysées. Les images ont été évaluées selon trois approches : évaluation clinique, interprétation indépendante par un radiologue et analyse basée sur l'intelligence artificielle utilisant le système Chester AI. L'étude est observationnelle et aucune intervention n'a été appliquée.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Évolution des scores de probabilité d'infiltration et de pneumonie dérivés par l'IA Chester entre les radiographies thoraciques pré-diagnostic et au diagnostic de VAP
Délai: De la radiographie pulmonaire pré-diagnostique jusqu'au moment du diagnostic de VAP (généralement dans les 1 à 5 jours)
Le critère d'évaluation principal est le changement des scores de probabilité pour "infiltration" et "pneumonie" générés par l'assistant radiologique Chester AI entre les radiographies pulmonaires obtenues avant le diagnostic de VAP et celles obtenues au moment du diagnostic. Ces scores varient de 0 à 1 et représentent la probabilité de présence de chaque constatation.
De la radiographie pulmonaire pré-diagnostique jusqu'au moment du diagnostic de VAP (généralement dans les 1 à 5 jours)

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 mars 2026

Achèvement primaire (Réel)

20 mars 2026

Achèvement de l'étude (Réel)

25 mars 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

26 mars 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

31 mars 2026

Première publication (Réel)

3 avril 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

3 avril 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

31 mars 2026

Dernière vérification

1 mars 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2026-02/23

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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