人工知能技術による新生児の快適行動レベルの評価
2020年4月9日 更新者：DENİZ YİĞİT、Eskisehir Osmangazi University
この研究;これは、新生児の快適度を自動的に判断できる人工知能手法の開発を目的として実施されます。
調査の概要
詳細な説明
この研究;これは、新生児の快適度を自動的に判断できる人工知能手法の開発を目的として実施されます。
新生児の顔や体の動きをカメラで記録し、画像を人工知能技術を用いてコンピューター環境で処理します。
その結果、新生児の快適度を迅速かつ簡単に決定し、モバイルデバイスで使用できる技術を作成する予定です。
研究の種類
介入
入学 (予想される)
1000
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：DENİZ YİĞİT, Res.Asst.
- 電話番号：05428092848
- メール：deniz.yigit@dpu.edu.tr
研究連絡先のバックアップ
- 名前：AYFER ACIKGOZ, Assoc.Dr.
- 電話番号：05352919374
- メール：ayferackgoz@gmail.com
参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
1時間～4週間 (子)
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
受講資格のある性別
全て
説明
包含基準:
- 研究への赤ちゃんの参加に対する両親の同意
- 24～42週での出産
除外基準:
- 妊娠 24 週より前または妊娠 42 週後に生まれた赤ちゃん。
- 快適さと行動に影響を与える可能性のある鎮痛薬、筋弛緩薬、または鎮静薬の治療を受けている (過去 24 時間)
- 新生児は深刻な神経障害を持っています
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：他の
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：人工知能技術
新生児の顔や体の動きをカメラで記録し、画像を人工知能技術を用いてコンピューター環境で処理します。
その結果、新生児の快適度を迅速かつ簡単に決定し、モバイルデバイスで使用できる技術を作成する予定です。
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新生児の快適さのレベルを迅速かつ簡単に決定し、使いやすく、時間を節約し、モバイルデバイスで使用できる技術を作成する予定です。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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新生児の画像
時間枠：新生児ごとに12時間
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新生児の行動をコンピューターに転送するための画像が撮影されます。
撮影中は顔や体の動きが見えるように気を配ります。カメラは新生児1人につき12時間撮影します。
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新生児ごとに12時間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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人工知能技術
時間枠：新生児につき約1週間
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新生児の画像はコンピューターに転送されます。
画像は、人工知能技術を使用してコンピュータ上で専門家によって処理されます。
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新生児につき約1週間
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：DENİZ YİĞİT, Res.Asst.、ESKİŞEHİR OSMANGAZİ ÜNİVERSİTESİ SAĞLIK BİLİMLERİ FAKÜLTESİ
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
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- Ambuel B, Hamlett KW, Marx CM, Blumer JL. Assessing distress in pediatric intensive care environments: the COMFORT scale. J Pediatr Psychol. 1992 Feb;17(1):95-109. doi: 10.1093/jpepsy/17.1.95.
- Arroyo-Novoa CM, Figueroa-Ramos MI, Puntillo KA, Stanik-Hutt J, Thompson CL, White C, Wild LR. Pain related to tracheal suctioning in awake acutely and critically ill adults: a descriptive study. Intensive Crit Care Nurs. 2008 Feb;24(1):20-7. doi: 10.1016/j.iccn.2007.05.002. Epub 2007 Aug 6.
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- Bodur, G., & Kaya, H. (2017). Hemşirelerin gözüyle gelecek: 2050'li yıllar. Ege Üniversitesi Hemşirelik Fakültesi Dergisi, 33 (1): 27-38.
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- Kaya, U., Yılmaz, A., & Dikmen, Y. (2019). Sağlık alanında kullanılan derin öğrenme yöntemleri. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, (16): 792-808.
- Kolcaba K, Tilton C, Drouin C. Comfort Theory: a unifying framework to enhance the practice environment. J Nurs Adm. 2006 Nov;36(11):538-44. doi: 10.1097/00005110-200611000-00010.
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- Losacco V, Cuttini M, Greisen G, Haumont D, Pallas-Alonso CR, Pierrat V, Warren I, Smit BJ, Westrup B, Sizun J; ESF Network. Heel blood sampling in European neonatal intensive care units: compliance with pain management guidelines. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2011 Jan;96(1):F65-8. doi: 10.1136/adc.2010.186429. Erratum In: Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2011 Feb;96(2):207. Arch Dis Child Fetal Neonatal Ed. 2012 Jun;97(6):583.
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- Mijwel, M. M. (2015). History of artificial intelligence. Computer science, college of science, 1-6.
- Sönmez, D. (2009). Pediatrik yoğun bakım ünitesinde endotrakeal aspirasyon ağrısının değerlendirilmes, Yüksek lisans tezi, Marmara Üniversitesi Sağlık Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
- Terzi, B., Kaya, N. (2017). Konfor kuramı ve analizi. Anadolu Hemşirelik ve Sağlık Bilimleri Dergisi, 20: 1.
- Tutar Güven, Ş., & İşler Dalgıç, A. (2017). Prematüre yenidoğanlar için geliştirilmiş bireyselleştirilmiş destekleyici gelişimsel bakım programı. Uluslararası Hakemli Kadın Hastalıkları ve Anne Çocuk Sağlığı Dergisi, 9.
- Uga E, Candriella M, Perino A, Alloni V, Angilella G, Trada M, Ziliotto AM, Rossi MB, Tozzini D, Tripaldi C, Vaglio M, Grossi L, Allen M, Provera S. Heel lance in newborn during breastfeeding: an evaluation of analgesic effect of this procedure. Ital J Pediatr. 2008 Nov 18;34(1):3. doi: 10.1186/1824-7288-34-3.
- Yıldırım, T. (2019). Sağlıkta dönüşüm ve yapay zekânın pediatriye yansımaları. Karadeniz Pediatri Günleri Kongre Özet Kitabı, 2 (1): 1-97.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (予想される)
2020年9月1日
一次修了 (予想される)
2020年12月1日
研究の完了 (予想される)
2021年9月1日
試験登録日
最初に提出
2020年4月2日
QC基準を満たした最初の提出物
2020年4月3日
最初の投稿 (実際)
2020年4月7日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2020年4月13日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2020年4月9日
最終確認日
2020年4月1日
詳しくは
本研究に関する用語
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
はい
IPD プランの説明
研究の最後には、快適さを測定するために開発された人工知能を、国際会議での宣言とともに発表することを目的としています。
このように、このプログラムは、さまざまな病院の医療専門家やこれらの病院の新生児クリニックで使用されると考えられています。
IPD 共有時間枠
研究終了後（約2年後）に共有します。
IPD 共有アクセス基準
新生児を扱う医療従事者になる
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
人工知能の臨床試験
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Abramson Cancer Center of the University of Pennsylvania完了
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Johns Hopkins UniversityUniversity of Texas at Austin; Baszucki Brain Research Fund; Magnus Medical完了
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