Previsione Ai-Driven del risultato della dialisi con EHR
Previsione dei risultati clinici nei pazienti in dialisi utilizzando cartelle cliniche elettroniche: un approccio basato sull'intelligenza artificiale
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Iscrizione
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: Fei Liu, MD
- Numero di telefono: +86 13810512704
- Email: liufei_2359@163.com
Luoghi di studio
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Cina
- Reclutamento
- General Hospital of PLA
-
Contatto:
- Delong Zhao
- Numero di telefono: +86 13810512704
- Email: feiliu0108@gmail.com
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Pazienti che sono stati sottoposti a dialisi (emodialisi o dialisi peritoneale) per almeno 3 mesi.
- Dati EHR completi e accessibili, compresi la storia medica, i risultati dei test di laboratorio, i dettagli del trattamento della dialisi e le osservazioni cliniche.
- I partecipanti devono fornire il consenso informato per l'uso dei loro dati sanitari a fini di ricerca.
Criteri di esclusione:
- Pazienti con dati EHR critici incompleti o mancanti, tra cui anamnesi, risultati di laboratorio, dati di dialisi o dettagli del trattamento necessari per lo studio.
- Pazienti che sono stati in dialisi per meno di 3 mesi, per garantire dati stabili per la previsione dei risultati.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
|
Gruppo ad alto rischio
I partecipanti hanno previsto che abbiano un alto rischio di mortalità basato su modelli di previsione assistita dall'aria condizionata utilizzando i loro dati EHR, tra cui la storia medica, i risultati del laboratorio, i dettagli del trattamento della dialisi e le osservazioni cliniche.
|
Questo studio utilizza un modello predittivo assistito dall'AI che analizza i dati multimodali delle cartelle cliniche elettroniche, tra cui la storia medica, i risultati di laboratorio, i dettagli del trattamento della dialisi e le osservazioni cliniche, per prevedere i risultati per i pazienti in dialisi.
Il modello impiega algoritmi di apprendimento profondo per prevedere il rischio di mortalità, risultati intermedi come anemia, controllo della pressione sanguigna, nutrizione e metabolismo del calcio-fosfato e aiuta a identificare i primi segni di deterioramento.
L'intervento non è un trattamento o una procedura diretta, ma mira a sviluppare uno strumento per prevedere i risultati dei pazienti e ottimizzare le strategie di trattamento per migliorare i tassi complessivi per la salute e la sopravvivenza per i pazienti con dialisi.
|
|
Gruppo a basso rischio
I partecipanti hanno previsto che abbiano un basso rischio di mortalità basato sul modello di previsione assistita dall'AI, che verrà confrontato con il gruppo ad alto rischio per valutare l'efficacia delle strategie di intervento precoce.
|
Questo studio utilizza un modello predittivo assistito dall'AI che analizza i dati multimodali delle cartelle cliniche elettroniche, tra cui la storia medica, i risultati di laboratorio, i dettagli del trattamento della dialisi e le osservazioni cliniche, per prevedere i risultati per i pazienti in dialisi.
Il modello impiega algoritmi di apprendimento profondo per prevedere il rischio di mortalità, risultati intermedi come anemia, controllo della pressione sanguigna, nutrizione e metabolismo del calcio-fosfato e aiuta a identificare i primi segni di deterioramento.
L'intervento non è un trattamento o una procedura diretta, ma mira a sviluppare uno strumento per prevedere i risultati dei pazienti e ottimizzare le strategie di trattamento per migliorare i tassi complessivi per la salute e la sopravvivenza per i pazienti con dialisi.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza della previsione della mortalità
Lasso di tempo: 1 anno
|
La capacità del modello predittivo assistito da AI di prevedere accuratamente il rischio di mortalità nei pazienti con dialisi.
L'accuratezza della previsione verrà valutata utilizzando l'area sotto la curva (AUC), il punteggio F1 e la sensibilità/specificità.
Il modello verrà valutato confrontando il rischio di mortalità previsto con gli esiti effettivi (vale a dire, sia che i pazienti siano sopravvissuti o sono morti durante il periodo di studio).
|
1 anno
|
Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza della previsione delle complicazioni
Lasso di tempo: 1 anno
|
L’accuratezza del modello predittivo assistito dall’intelligenza artificiale nel prevedere le complicanze comunemente sperimentate dai pazienti in dialisi, tra cui anemia, pressione sanguigna incontrollata, scarso stato nutrizionale e anomalie nel metabolismo del calcio-fosfato.
Le prestazioni del modello verranno valutate utilizzando parametri quali AUC, punteggio F1 e accuratezza confrontando i valori previsti con i risultati clinici effettivi, come risultati di laboratorio, diagnosi cliniche e stato di salute del paziente.
|
1 anno
|
Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Stimato)
Completamento primario
Completamento dello studio (Stimato)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- Dialysis
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .