インテリジェント ICU におけるパーベイシブ センシングと AI
インテリジェント ICU におけるパーベイシブ センシングと人工知能 サブタイトル: -インテリジェント集中治療室 (I2CU): 拡張された臨床的意思決定のためのパーベイシブ センシングと人工知能 -ADAPT: 自律型せん妄モニタリングと適応型予防
調査の概要
状態
詳細な説明
痛みの過小評価は、重症患者の痛みの適切な治療に対する主要な障壁の 1 つであり、退院後の慢性的な痛み、人工呼吸器の長期化、ICU 滞在の長期化、死亡リスクの増加など、多くの否定的な結果に関連しています。 多くの ICU 患者は、臨床状態、換気装置、および意識の変化のために、痛みの強さを自己申告することができません。 患者の痛みの状態を監視することは、過労看護師にとってもう 1 つのタスクであり、痛みの主観的な性質により、これらの評価はケア スタッフによって異なる場合があります。 これらの課題は、客観的で自律的な痛み認識システムを開発する重要な必要性を示しています。 せん妄は、認知、活動レベル、意識、および注意力の変化を特徴とし、手術患者では最大 80% の割合で、入院患者のもう 1 つの一般的な合併症です。 せん妄に関連付けられている危険因子には、年齢、既存の認知機能障害、視覚障害、聴覚障害、重度の病気、脱水症、電解質異常、過剰投薬、アルコール乱用、睡眠パターンの乱れなどがあります。 推定では、せん妄症例の約 3 分の 1 が、薬物および薬物以外の予防と介入の恩恵を受けることが示されています。 しかし、痛みやせん妄を検出して予測することは、実際にはまだ非常に限られています。
この研究の目的は、研究者らが提案したモデルが、加速度計、環境、概日リズムのバイオマーカー、ビデオ データを活用して、自律的に痛みを定量化し、機能活動とせん妄状態を特徴付ける能力を評価することです。 Autonomous Delirium Monitoring and Adaptive Prevention (ADAPT) システムは、新しいパーベイシブ センシングとディープ ラーニング技術を使用して、毎晩の混乱、光強度、音圧レベルの観点から、患者の可動性と概日同期不全を自律的に定量化します。 これにより、これらの危険因子を動的モデルに統合して、せん妄の軌跡を予測することができます。 市販のカメラを使用して、患者の表情を監視し、画像データを提供して追加の患者の動き情報を提供することにより、患者の行動を文脈化します。 市販の環境センサーを使用して、照度、デシベル レベル、空気の質に関するデータを提供します。 患者の血液サンプルは、概日リズムを決定し、概日同期不全を自律的に監視するパーベイシブ センシング システムの機能を比較および検証するのに役立ちます。 電子健康記録データも収集されます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Andrea E Davidson, BS
- 電話番号：352-294-8723
- メール：adavidson@ufl.edu
研究場所
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Florida
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Gainesville、Florida、アメリカ、32610
- 募集
- University of Florida Health Shands Hospital
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主任研究者：
- Azra Bihorac, MD, MS
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コンタクト：
- Andrea Davidson, BS
- 電話番号：352-294-8723
- メール：adavidson@ufl.edu
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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
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳以上
- UF Health Shands Gainesville ICU病棟に入院
除外基準:
- 18歳未満
- 接触/隔離の注意事項について
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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成人 ICU 患者
フロリダ大学ヘルス シャンズ ゲインズビル ICU 病棟に入院した 18 歳以上の成人患者
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継続的なビデオ監視
加速度センサーによる患者の動きの連続モニタリング
継続的な環境騒音モニタリング
環境光の連続モニタリング
継続的な環境大気質モニタリング
継続的な心電図モニタリング
継続的なバイタルモニタリング (心拍数、酸素飽和度)
1日目に1回、2日目に1回採取された血液と尿のサンプル
せん妄患者に毎日行われ、亜型せん妄に
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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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アルゴリズム アクティビティのラベル付け
時間枠：最大 7 日間連続して収集された画像フレーム。
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アルゴリズムの出力は、対応する画像データで患者が実行している活動について報告します。
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最大 7 日間連続して収集された画像フレーム。
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アルゴリズムによる痛みのラベリング
時間枠：最大 7 日間連続して収集された画像フレーム。
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アルゴリズムの出力は、対応する画像データで患者が痛みを感じているかどうかを報告します。
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最大 7 日間連続して収集された画像フレーム。
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デシベルレベル
時間枠：最大 7 日間連続して収集された騒音センサー データ。
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デシベル レベル (環境のうるささ) の異常を警告する研究患者の ICU 部屋で相対的なデシベル (騒音の大きさ) レベルを決定します。
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最大 7 日間連続して収集された騒音センサー データ。
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ルクスレベル
時間枠：最大 7 日間連続して収集された光センサー データ。
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照明レベルの異常を警告するために、研究患者の ICU 部屋の相対ルクス (光照明) レベルを決定します。
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最大 7 日間連続して収集された光センサー データ。
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空気の質
時間枠：最大 7 日間連続して収集された大気質センサー データ。
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研究患者の ICU 部屋の相対的な空気質汚染レベルを決定し、部屋の空気質の異常を警告します。
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最大 7 日間連続して収集された大気質センサー データ。
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概日非同期指数
時間枠：1 日目から 2 日目までの体内概日プロファイルの変化。
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血液と尿のサンプルを採取して処理し、対象の体内概日時計の同期不全の存在を判断します。
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1 日目から 2 日目までの体内概日プロファイルの変化。
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アルゴリズムせん妄認識プロファイル
時間枠：最大 7 日間のデータが収集されます。
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アルゴリズムの出力は、患者がせん妄状態であるか、またはせん妄のリスクがあるかどうかを、活動、顔の表情、研究機器および生体サンプルから収集された概日同期不全指数データに基づいて報告します。
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最大 7 日間のデータが収集されます。
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せん妄運動亜型分類スケール 4 (DMSS-4)
時間枠：ベースラインから最大 7 日間の変化
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被験者が経験しているせん妄のサブタイプを特定します。
このサブタイピング スケールには、30 項目のせん妄運動チェックリストから導き出された 13 の症状項目 (5 つの活動亢進と 8 つの活動低下) があります。
せん妄患者をサブタイプに分類するには、「多動性せん妄」または「低活動性せん妄」のサブタイピング基準を満たすために、多動性チェックリストまたは機能低下チェックリストのいずれかから少なくとも 2 つの症状が存在する必要があります。
活動亢進基準と活動低下基準の両方を満たす患者は「混合サブタイプ」と判定され、活動亢進基準も活動低下基準も満たさない患者は「サブタイプなし」と分類されます。
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ベースラインから最大 7 日間の変化
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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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死亡
時間枠：ベースライン (試験登録) から最大 7 日間
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生存または死亡の状況
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ベースライン (試験登録) から最大 7 日間
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協力者と研究者
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協力者
捜査官
- 主任研究者：Azra Bihorac, MD, MS、University of Florida
出版物と役立つリンク
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- IRB-202101013
- R01NS120924 (米国 NIH グラント/契約)
- R01EB029699 (米国 NIH グラント/契約)
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?
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
米国FDA規制機器製品の研究
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