くも膜下出血における人工知能 (AISAH)
心拍数変動信号による機械学習を使用してくも膜下出血後の遅発性脳虚血を検出
調査の概要
詳細な説明
動脈瘤性くも膜下出血 (aSAH) の患者は、症例の約 30% で遅発性脳虚血 (DCI) を発症します。 DCIは、死亡率の増加、持続的な神経障害、および生活の質の低下と関連しています。 これらの神経損傷を減らすことは、患者と社会の両方に利益をもたらすでしょう。 臨床上の問題の 1 つは、モニタリング能力の限界により、SAH 患者の脳虚血の診断が遅れることが多いことです。 神経学的損傷が検出されると、多くの場合、回復不可能であることが判明します。
いくつかの研究では、単変量および多変量ロジスティック回帰分析を使用して、くも膜下出血患者における遅発性脳虚血 (DCI) 発症の危険因子を特定しています。 ただし、これらの研究は患者に関して収集されたデータに基づいています（例: 年齢、性別など）、これらの統計モデルの精度は一般に低いことがわかっています。 最近では、臨床データと画像データを組み合わせて DCI を予測するための機械学習アルゴリズムも評価されています。
しかし、DCI の予測は DCI を防ぐものではありません。DCI を防ぐためには、医師に脳虚血の差し迫ったリスクを警告し、脳虚血への介入と予防を可能にするモニタリング システムを開発する必要があります。
交感神経系と副交感神経系の間のバランスの変化など、自律神経系の変化は、心拍数変動 (HRV) モニタリングを使用して検出できます。 HRV は、くも膜下出血を含む外傷性脳損傷および脳卒中後の予後不良の予測因子として報告されています。 しかし、初期の脳虚血を検出するための HRV モニタリングは十分に評価されていません。 aSAH 患者の研究では、入院後最大 10 日間継続的に HRV を収集しましたが、オフラインで分析されたのは HRV データのごく一部でした。 患者 55 人中 15 人が急性期に DCI を発症し、HRV のオフライン分析により、DCI を発症した患者では低周波/高周波比がより増加することが示されました (参考文献)。 これにより、収集されたすべての HRV を機械学習プロセスを利用して分析することになり、コンピューター/データ サイエンティストとのコラボレーションが開始されました。
この研究の全体的な目的は、コンピュータ/データサイエンティストと機械学習プロセスの助けを借りて、収集されたHRVデータを分析して、くも膜下出血後の急性期にDCIを発症する患者に特定のパターンが見つかるかどうかを評価することです。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Gothenburg、スウェーデン、41345
- Sahlgrenska University Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 成人患者
- 動脈瘤性くも膜下出血
- スウェーデン、ヨーテボリのサールグレンスカ大学病院の神経集中治療室に入院
除外基準:
- 心臓不整脈
- ペースメーカーの使用
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
|---|---|
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遅発性脳虚血
遅発性脳虚血を発症したくも膜下出血患者
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非遅発性脳虚血
くも膜下出血があってもくも膜下出血を発症していない患者
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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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DCI を検出するために人工知能によって分析された HRV データ
時間枠：2020年
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各心拍の R-R 間隔の時間の変動が測定されます。
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2020年
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協力者と研究者
スポンサー
捜査官
- スタディチェア：Miroslaw Staron, Prof、Göteborg University
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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