Processo decisionale medico assistito ai
Uno studio di coorte per valutare un modello di intelligenza artificiale per assistere il processo decisionale medico utilizzando i dati della cartella clinica elettronica in tempo reale
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
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou, Zhejiang, Cina
- Reclutamento
- First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
-
Contatto:
- Cheng Tang
- Numero di telefono: +86-0577-88002888
- Email: c249325687@163.com
-
Wenzhou, Zhejiang, Cina
- Reclutamento
- Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
-
Contatto:
- Linfeng Liu
- Email: llfwfe@163.com
-
-
Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
- I pazienti ricoverati in qualsiasi dipartimento dell'ospedale (ad es. ICU, reparti generali, emergenza, servizi ambulatoriali) durante il periodo di studio.
- I pazienti con record di salute elettronica in tempo reale (EHR) disponibili, inclusi almeno due dei seguenti: risultati di laboratorio, segni vitali, storia medica e dati di imaging.
Criteri di esclusione:
I pazienti attualmente sono arruolati in un altro studio clinico che potrebbero interferire con la raccolta dei dati o i risultati di questo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Numero di gruppi/coorti
Coorti e interventi
Gruppo / CoorteGruppo / Coorte |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Coorte di pazienti in ospedale
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L'intervento in questo studio prevede un sistema di intelligenza artificiale che sfrutta la fusione di dati multimodale per supportare il processo decisionale clinico e la valutazione delle malattie.
I pazienti di questa coorte subiranno esami standard, con decisioni cliniche guidate dalle raccomandazioni generate dal sistema AI.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Area sotto la curva (AUC)
Lasso di tempo: 1 anno
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AUC della curva ROC, utilizzata per quantificare l'accuratezza diagnostica.
Nessuna unità (un rapporto o una percentuale, generalmente espressa come un numero compreso tra 0 e 1).
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1 anno
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Miglioramento complessivo di utilizzo delle risorse ospedaliere
Lasso di tempo: 1 anno
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La riduzione percentuale dell'uso complessivo delle risorse ospedaliere (ad es. Days, ammissioni in terapia intensiva, test diagnostici) attribuita al processo decisionale assistito dall'AI, espressa in percentuale.
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1 anno
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Miglioramento della precisione diagnostica a livello di popolazione
Lasso di tempo: 1 anno
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Il miglioramento complessivo dell'accuratezza diagnostica in tutti i pazienti ospedalieri (ad es. Percentuale di diagnosi corrette o riduzione delle errate diagnosi) facilitato dal modello AI, espresso in percentuale o rapporto.
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1 anno
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Riduzione a livello di sistema nei tassi di eventi avversi
Lasso di tempo: 1 anno
|
La riduzione percentuale dei principali eventi avversi (ad es. Mortalità, gravi complicanze o soggiorni prolungati) in tutti i pazienti ospedalieri a causa del processo decisionale assistito dall'IA, espressa in percentuale.
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1 anno
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Miglioramento complessivo dei risultati dei pazienti ospedalieri
Lasso di tempo: 1 anno
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Il miglioramento aggregato dei principali esiti dei pazienti (ad es. Mortalità, morbilità, tassi di recupero) in tutta la popolazione ospedaliera a causa del processo decisionale assistito dall'IA, espresso come punteggio o percentuale composito.
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1 anno
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Miglioramento dell'efficienza del sistema sanitario
Lasso di tempo: 1 anno
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Il miglioramento complessivo dell'efficienza operativa ospedaliera (ad es. Riduzione dei tempi di attesa, un'allocazione ottimizzata delle risorse, una riduzione del carico di lavoro del personale) attribuito al modello AI, espresso in percentuale o valutazione qualitativa.
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1 anno
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Punteggio dell'impatto sulla salute della popolazione
Lasso di tempo: 1 anno
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Un punteggio composito che riflette l'effetto del modello AI sulla salute della popolazione all'interno del bacino idrografico dell'ospedale (ad esempio, una riduzione del carico della malattia, una migliore gestione delle malattie croniche), espresso come indice standardizzato o variazione percentuale.
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1 anno
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Indice di benefici per la salute pubblica a lungo termine
Lasso di tempo: 1 anno
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Un indice composito che misura il contributo a lungo termine del modello AI alla salute pubblica (ad es. Riduzione della prevalenza delle malattie, miglioramento dell'aspettativa di vita), espresso come punteggio standardizzato o miglioramento percentuale.
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1 anno
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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
- AI Prediction
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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