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Processo decisionale medico assistito ai

27 febbraio 2025 aggiornato da: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

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

Questo studio costruisce e applica un modello di intelligenza artificiale per aiutare i medici a prevedere le diagnosi e i risultati dei pazienti, come la sopravvivenza o la degenza ospedaliera. Useremo dati multimodali in tempo reale (laboratori, segni vitali, storia, imaging) dei registri dell'ospedale. I pazienti verranno monitorati per confrontare le prestazioni dell'intelligenza artificiale con l'assistenza standard. L'obiettivo è migliorare la diagnosi e l'accuratezza del trattamento in uno studio prospettico e nel mondo reale.

Panoramica dello studio

Stato

Reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Questo studio mira a costruire e applicare un modello di intelligenza artificiale (AI) per aiutare i medici a prevedere le diagnosi e i risultati dei pazienti, come la sopravvivenza o la durata della degenza ospedaliera. Iscriremo i pazienti in ospedale e utilizzeremo i dati in tempo reale e multimodale, tra cui risultati di laboratorio, segni vitali, storia medica e cartelle di salute elettronica. Lo studio seguirà i partecipanti per valutare le prestazioni del modello AI rispetto alla pratica standard. Il nostro obiettivo è migliorare l'accuratezza e la velocità delle diagnosi e dei trattamenti, migliorando la cura dei pazienti. Questo studio prospettico verifica il modello in ambienti ospedalieri del mondo reale.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

50000000

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
    • Zhejiang
      • Wenzhou, Zhejiang, Cina
        • Reclutamento
        • First Affiliated 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

Questo studio include tutti i pazienti ricoverati in qualsiasi dipartimento ospedaliero, con dati sulla cartella clinica elettronica in tempo reale (ad es. Laboratori, segni vitali, storia, imaging). I partecipanti devono acconsentire alla raccolta dei dati.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  1. I pazienti ricoverati in qualsiasi dipartimento dell'ospedale (ad es. ICU, reparti generali, emergenza, servizi ambulatoriali) durante il periodo di studio.
  2. 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

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
Coorte di pazienti in ospedale
Altro: Strategia associata ai
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.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Area sotto la curva (AUC)
Lasso di tempo: 1 anno
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).
1 anno
Miglioramento complessivo di utilizzo delle risorse ospedaliere
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno
Miglioramento della precisione diagnostica a livello di popolazione
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno
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.
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Miglioramento complessivo dei risultati dei pazienti ospedalieri
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno
Miglioramento dell'efficienza del sistema sanitario
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno
Punteggio dell'impatto sulla salute della popolazione
Lasso di tempo: 1 anno
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.
1 anno
Indice di benefici per la salute pubblica a lungo termine
Lasso di tempo: 1 anno
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.
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)

24 febbraio 2025

Completamento primario (Stimato)

1 giugno 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 giugno 2026

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

24 febbraio 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

24 febbraio 2025

Primo Inserito (Effettivo)

25 marzo 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

25 marzo 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 febbraio 2025

Ultimo verificato

1 febbraio 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AI Prediction

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 .

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