- ICH GCP
- Registro degli studi clinici negli Stati Uniti
- Sperimentazione clinica NCT07592039
Using Artificial Intelligence To Improve Ventilator Settings For Intensive Care Patients
15 maggio 2026 aggiornato da: Wu Rongzhou
Research on Intelligent Optimization of Ventilator Parameters for Intensive Care Patients Based on Multimodal Large Models
This observational study aims to determine whether an AI-assisted decision support system can improve clinical outcomes for mechanically ventilated pediatric patients (aged 1 month to 18 years) in the PICU, compared to standard care provided by medical staff.
The primary question addressed is: Do patients whose ventilator parameter optimization decisions are guided by AI assistance achieve a greater number of ventilator-free days within 28 days than those managed by medical staff?
By utilizing clinical data collected following tracheal intubation to generate AI-driven recommendations-and comparing these against the actual adjustments made by physicians-this study seeks to assess whether the AI-assisted decision support system can effectively improve clinical outcomes for mechanically ventilated patients in the PICU.
Panoramica dello studio
Stato
Completato
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Effettivo)
2000
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Luoghi di studio
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou, Zhejiang, Cina, 325000
- The Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital
-
-
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
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Pediatric patients aged 1 month to 18 years admitted to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU) of the Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital, who are receiving mechanical ventilation.
Descrizione
Inclusion Criteria:
- PICU patients aged 1 month to 18 years.
- Receiving invasive mechanical ventilation, expected to last ≥ 48 hours.
- Informed consent signed prior to enrollment.
Exclusion Criteria:
- Expected survival < 24 hours
- Irreversible brain injury (GCS = 3 + absence of brainstem reflexes)
- Severe congenital cardiopulmonary malformations affecting ventilation assessment
- Pregnancy (must be ruled out in adolescent girls)
- Currently participating in other ventilation intervention trials
- Guardian refusal to participate
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 |
|---|
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AI-Assisted Ventilator Parameter Optimization in Pediatric ICU
Clinical data from key time points following tracheal intubation in each pediatric patient were input into an AI system to generate recommendations.
These recommendations were then compared against the actual adjustments made by physicians, enabling a counterfactual assessment to determine whether-had the AI's suggestions been adopted-the number of ventilator-free days within a 28-day period would have been superior.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Number of ventilator-free days within 28 days
Lasso di tempo: From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
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Days survived and free from invasive ventilation
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From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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mortality rate
Lasso di tempo: 28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
All-cause mortality at 28 and 90 days following tracheal intubation
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28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
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Mechanical Ventilation-Related Complications
Lasso di tempo: From the start of tracheal intubation to Day 28
|
Cumulative duration of mechanical ventilation, reintubation rate (within 48 hours of extubation), ventilator-associated pneumonia (VAP), barotrauma.
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
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Length of Hospital Stay
Lasso di tempo: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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PICU Length of Stay, Total Hospital Length of Stay
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The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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Artificial Intelligence System Evaluation
Lasso di tempo: From the start of tracheal intubation to Day 28
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Physician Adoption Rates and Outcomes of Cases Involving Discrepancies Between AI Recommendations and Physician Decisions
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
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Health Economics
Lasso di tempo: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
PICU Hospitalization Costs
|
The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Pubblicazioni e link utili
La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.
Pubblicazioni generali
- Gattinoni L, Tonetti T, Cressoni M, Cadringher P, Herrmann P, Moerer O, Protti A, Gotti M, Chiurazzi C, Carlesso E, Chiumello D, Quintel M. Ventilator-related causes of lung injury: the mechanical power. Intensive Care Med. 2016 Oct;42(10):1567-1575. doi: 10.1007/s00134-016-4505-2. Epub 2016 Sep 12.
- Acute Respiratory Distress Syndrome Network; Brower RG, Matthay MA, Morris A, Schoenfeld D, Thompson BT, Wheeler A. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000 May 4;342(18):1301-8. doi: 10.1056/NEJM200005043421801.
- Fleuren LM, Klausch TLT, Zwager CL, Schoonmade LJ, Guo T, Roggeveen LF, Swart EL, Girbes ARJ, Thoral P, Ercole A, Hoogendoorn M, Elbers PWG. Machine learning for the prediction of sepsis: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. Intensive Care Med. 2020 Mar;46(3):383-400. doi: 10.1007/s00134-019-05872-y. Epub 2020 Jan 21.
- Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018 Mar 15;378(11):981-983. doi: 10.1056/NEJMp1714229. No abstract available.
- Pirracchio R, Petersen ML, Carone M, Rigon MR, Chevret S, van der Laan MJ. Mortality prediction in intensive care units with the Super ICU Learner Algorithm (SICULA): a population-based study. Lancet Respir Med. 2015 Jan;3(1):42-52. doi: 10.1016/S2213-2600(14)70239-5. Epub 2014 Nov 24.
- Chen JH, Asch SM. Machine Learning and Prediction in Medicine - Beyond the Peak of Inflated Expectations. N Engl J Med. 2017 Jun 29;376(26):2507-2509. doi: 10.1056/NEJMp1702071. No abstract available.
- Komorowski M, Celi LA, Badawi O, Gordon AC, Faisal AA. The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care. Nat Med. 2018 Nov;24(11):1716-1720. doi: 10.1038/s41591-018-0213-5. Epub 2018 Oct 22.
- Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, Cui C, Corrado G, Thrun S, Dean J. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. doi: 10.1038/s41591-018-0316-z. Epub 2019 Jan 7.
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
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 gennaio 2021
Completamento primario (Effettivo)
31 dicembre 2025
Completamento dello studio (Effettivo)
31 dicembre 2025
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
10 maggio 2026
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
15 maggio 2026
Primo Inserito (Effettivo)
18 maggio 2026
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
18 maggio 2026
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
15 maggio 2026
Ultimo verificato
1 maggio 2026
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2026-K-78-01
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
NO
Descrizione del piano IPD
Individual participant data will not be shared, the study's ethical approvals and consent agreements do not permit public data sharing.
Access may be considered upon reasonable request to the corresponding author, subject to institutional review and data use agreements to ensure patient privacy and compliance with regulations.
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
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