Questa pagina è stata tradotta automaticamente e l'accuratezza della traduzione non è garantita. Si prega di fare riferimento al Versione inglese per un testo di partenza.

Previsione Ai-guidata dall'età biologica con EHR

1 aprile 2025 aggiornato da: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Predire l’età biologica utilizzando le cartelle cliniche elettroniche: un approccio basato sull’intelligenza artificiale

Si tratta di uno studio clinico retrospettivo multicentrico progettato per valutare l'applicazione e l'efficacia di un modello predittivo assistito dall'intelligenza artificiale per prevedere l'età biologica utilizzando le cartelle cliniche elettroniche (EHR). Lo studio analizzerà vari dati sanitari, tra cui l’anamnesi, i risultati di laboratorio e le osservazioni cliniche, per stimare l’età biologica dei pazienti. Confrontando l’età biologica con l’età cronologica, lo studio mira a valutare l’accuratezza del modello e il suo potenziale nell’identificare i rischi per la salute legati all’età e nel migliorare la cura dei pazienti.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

La previsione dell'età biologica è cruciale per valutare la salute generale, determinare il rischio di malattie legate all'età e fornire assistenza sanitaria personalizzata. Mentre l'età cronologica è un fattore chiave, non sempre riflette il vero processo di invecchiamento biologico di un individuo. L'identificazione precoce dell'invecchiamento biologico accelerato e dei rischi per la salute associati possono avere un impatto significativo sugli interventi precoci e i risultati sanitari a lungo termine. Nella pratica clinica, gli operatori sanitari integrano una vasta gamma di dati dei pazienti, tra cui la storia medica, i risultati dei test di laboratorio e le osservazioni cliniche, per comprendere lo stato di salute di un individuo e prevedere potenziali rischi futuri. Man mano che la medicina di precisione diventa più importante, la capacità di prevedere l'età biologica e personalizzare i piani di assistenza è essenziale. I recenti progressi nelle tecniche di intelligenza artificiale e analisi dei dati hanno mostrato promesse nel migliorare l'accuratezza delle previsioni dell'età biologica. Questo studio mira a sviluppare un sistema decisionale assistito dall'IA integrando dati multimodali da cartelle cliniche elettroniche, risultati di laboratorio, osservazioni cliniche e dati demografici dei pazienti. L'obiettivo è migliorare l'accuratezza diagnostica, ottimizzare i flussi di lavoro clinici e fornire assistenza sanitaria più personalizzata per i pazienti prevedendo l'età biologica, identificando gli individui a rischio e migliorando i risultati sanitari.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

1000000

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Cina
        • Reclutamento
        • Nanfang Hospital
        • Contatto:
    • Zhejiang
      • Wenzhou, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contatto:
      • Wenzhou, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contatto:
      • Wenzhou, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contatto:

Criteri di partecipazione

I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.

Criteri di ammissibilità

Età idonea allo studio

  • Bambino
  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

La popolazione dello studio è composta da individui che hanno ricevuto assistenza negli ospedali partecipanti o nei centri sanitari con record di salute elettronica accessibili (EHR). I partecipanti includeranno quelli con dati EHR completi, tra cui storia medica, risultati dei test di laboratorio, dati di imaging e fattori di stile di vita come dieta, attività fisica e abitudini di fumo. La coorte comprenderà sia individui sani sia quelli con condizioni croniche o comorbidità per analizzare la previsione dell'età biologica attraverso diversi stati di salute. Lo studio sarà condotto attraverso più impianti sanitari per garantire una popolazione diversificata di pazienti che rappresenta una vasta gamma di fasce di età, condizioni di salute e dati demografici.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  1. Pazienti con dati EHR completi e accessibili, tra cui anamnesi, risultati di laboratorio, dati sul trattamento, dati di imaging (se disponibili) e fattori legati allo stile di vita (ad esempio fumo, attività fisica, dieta).
  2. Pazienti senza deficit cognitivi significativi che impedirebbero loro di fornire il consenso informato o di partecipare allo studio.
  3. Tutti i partecipanti devono fornire il consenso informato per l'uso dei loro dati medici a fini di ricerca.

Criteri di esclusione:

  1. Pazienti con dati EHR critici incompleti o mancanti come anamnesi, risultati di laboratorio o dati sul trattamento necessari per prevedere l'età biologica.
  2. Atients con gravi disturbi cognitivi (ad esempio, demenza, significative disabilità mentali) che non sono in grado di fornire consenso informato o partecipare in modo significativo allo studio.
  3. Pazienti con malattie terminali o con aspettativa di vita limitata per i quali le previsioni sull'età biologica potrebbero non essere rilevanti ai fini dello studio.

Piano di studio

Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.

Come è strutturato lo studio?

Dettagli di progettazione

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Intervento / Trattamento
Gruppo biologicamente più giovane
Partecipanti la cui età biologica è prevista per essere più giovani della loro età cronologica.
Altro: Modello predittivo assistito ai
Questo studio utilizza un modello predittivo assistito dall'IA che analizza i dati multimodali delle cartelle cliniche elettroniche, tra cui storia medica, risultati di laboratorio, dati di imaging e fattori di vita, per stimare l'età biologica. Il modello impiega algoritmi di apprendimento profondo per prevedere l'età biologica, confrontarlo con l'età cronologica e identificare i primi segni dei rischi per la salute legati all'età. L'intervento non è un trattamento o una procedura diretta, ma mira a sviluppare uno strumento per prevedere l'età biologica per aiutare a personalizzare le cure e migliorare i risultati della salute a lungo termine.
Gruppo biologicamente più anziano
Partecipanti la cui età biologica si prevede sia superiore alla loro età cronologica.
Altro: Modello predittivo assistito ai
Questo studio utilizza un modello predittivo assistito dall'IA che analizza i dati multimodali delle cartelle cliniche elettroniche, tra cui storia medica, risultati di laboratorio, dati di imaging e fattori di vita, per stimare l'età biologica. Il modello impiega algoritmi di apprendimento profondo per prevedere l'età biologica, confrontarlo con l'età cronologica e identificare i primi segni dei rischi per la salute legati all'età. L'intervento non è un trattamento o una procedura diretta, ma mira a sviluppare uno strumento per prevedere l'età biologica per aiutare a personalizzare le cure e migliorare i risultati della salute a lungo termine.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Accuratezza della previsione dell'età biologica
Lasso di tempo: 1 anno
L'accuratezza del modello AI nella previsione dell'età biologica rispetto all'età cronologica. Questo sarà valutato utilizzando il coefficiente di correlazione di Pearson (PCC) per valutare la forza della correlazione tra età biologica prevista e età cronologica. Inoltre, R-quadrato (R²) verrà utilizzato per valutare la percentuale di varianza nell'età biologica spiegata dal modello.
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Correlazione del rischio sanitario
Lasso di tempo: 1 anno
La correlazione tra l’età biologica prevista e vari rischi per la salute, come lo sviluppo di malattie croniche (ad esempio, malattie cardiovascolari, diabete), utilizzando il PCC per valutare la relazione tra le previsioni dell’età biologica e gli esiti sanitari.
1 anno

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Studiare le date dei record

Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.

Studia le date principali

Inizio studio (Effettivo)

1 marzo 2023

Completamento primario (Stimato)

2 aprile 2025

Completamento dello studio (Stimato)

2 aprile 2025

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

19 gennaio 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

19 gennaio 2025

Primo Inserito (Effettivo)

25 marzo 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

2 aprile 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 aprile 2025

Ultimo verificato

1 aprile 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Biological Age

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

NO

Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio

Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti

No

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

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 .

Sottoscrivi