External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data
17 juin 2026 mis à jour par: Chieh-Liang Wu, Taichung Veterans General Hospital
Using Multicenter Retrospective Data to Validate the Performance of AI-Aided Weaning Software
This multicenter retrospective study aims to externally validate an artificial intelligence-aided weaning software developed using intensive care unit data from Taichung Veterans General Hospital between 2015 and 2019.
The model predicts the optimal timing for extubation using routinely collected clinical variables including ventilator parameters, physiologic measurements, and fluid and nutrition information.
De-identified data from four hospitals collected between 2020 and 2024 will be used to evaluate model performance.
Performance metrics include sensitivity, specificity, accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), and F1 score.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Description détaillée
Critical care generates a large amount of digitized clinical data that may benefit from artificial intelligence-assisted decision support. The AI-Aided Weaning Software was previously developed using ICU data from Taichung Veterans General Hospital collected between 2015 and 2019.
This retrospective multicenter validation study will evaluate the external performance of the established model using independent datasets from four hospitals in Taiwan, including Taichung Veterans General Hospital, Mackay Memorial Hospital, Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial Hospital, and Tungs' Taichung MetroHarbor Hospital.
The study population includes adult ICU patients with respiratory failure who received mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024. De-identified routine clinical records will be collected according to a predefined case report form and analyzed centrally.
The primary objective is to assess the external validity of the AI-Aided Weaning Software across different hospitals. Model performance will be evaluated using sensitivity, specificity, accuracy, AUROC, and F1 score.
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
1500
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
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Taichung, Taïwan
- Taichung Veterans General Hospital
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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
Adult patients with acute respiratory failure who were admitted to participating hospitals between January 2022 and December 2024 and required invasive mechanical ventilation for at least 24 hours.
This is a retrospective study using existing clinical and imaging data for model validation.
La description
Inclusion Criteria:
- Adult patients aged 20 years or older.
- Admitted to the intensive care unit (ICU) at one of the participating hospitals between January 1, 2020 and December 31, 2024.
- Received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours.
- Availability of de-identified clinical data required for model validation.
Exclusion Criteria:
- Patients who did not receive invasive mechanical ventilation.
- Duration of mechanical ventilation less than 72 hours.
- Missing key clinical variables required for model validation.
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 |
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Mechanically Ventilated ICU Patients
Adult intensive care unit patients aged 20 years or older who received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024 at four participating hospitals.
Retrospective de-identified clinical data were used to validate the performance of AI-Aided Weaning Software.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Model Performance (AUROC)
Délai: Using data collected during ICU admission
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Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for predicting successful extubation.
AUROC ranges from 0.5 to 1.0, with higher values indicating better discriminative performance of the prediction model.
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Using data collected during ICU admission
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Sensitivity
Délai: ICU admission
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SensitivitySensitivity of the prediction model for successful extubation.
Sensitivity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who achieve successful extubation.
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ICU admission
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Specificity
Délai: ICU admission
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Specificity of the prediction model for successful extubation.
Specificity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who do not achieve successful extubation.
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ICU admission
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Accuracy
Délai: ICU admission
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Accuracy of the prediction model for successful extubation.
Accuracy ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better overall prediction performance.
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ICU admission
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F1 Score
Délai: ICU admission
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F1 score of the prediction model for successful extubation.
F1 score ranges from 0 to 1, with higher values indicating better balance between precision and recall.
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ICU admission
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Publications et liens utiles
La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.
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 janvier 2020
Achèvement primaire (Réel)
31 décembre 2024
Achèvement de l'étude (Réel)
31 décembre 2024
Dates d'inscription aux études
Première soumission
14 juin 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
14 juin 2026
Première publication (Réel)
18 juin 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
22 juin 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
17 juin 2026
Dernière vérification
1 juin 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- TCVGH-AI-WEAN-2026
- TCVGH-AI-Weaning-2026 (Autre identifiant: Taichung Veterans General Hospital)
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
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 .