機械学習を使用した手術患者の神経筋回復の予測 (PINES)
成人外科患者の神経筋の完全回復を予測するための機械学習アルゴリズムの開発と検証
定量的神経筋モニタリングと拮抗薬を使用して残存麻痺と術後合併症を減少させる新たな取り組みにもかかわらず、それらの発生率は高いままです。 最適な設定では、神経筋遮断薬は、手術終了時に残留遮断がないように投与されます。 しかし、神経筋遮断薬の効果は非常に変化しやすく、投与量だけでなく、筋肉の状態、代謝活動、麻酔管理など、患者に関連するいくつかの要因によっても影響を受けます。 したがって、作用の持続時間を予測することは困難です。
PINES プロジェクトでは、人工知能の手法を使用して、神経筋遮断剤の一連の作用を正確に予測できるモデルを開発します。 これは、神経筋の回復を完了するまでの時間を予測するために使用され（トレインオブフォー[TOF]比> 0.95）、神経筋遮断薬とそれらの拮抗薬のタイミングと投与の個々の管理における意思決定支援として提供される可能性があります。
調査の概要
状態
詳細な説明
PINES プロジェクトの目的は、1) 神経筋の回復を完了するまでの時間、2) 手術中の各時点での神経筋遮断薬の最適なタイミングと投与量、3) 推定終了時の TOF 比を正確に予測できるモデルを特定することです。残存麻痺を評価する手術。 さらに、麻酔科医が予測した神経筋の回復とアルゴリズムの回復を比較するために、前向き臨床パイロット研究が実施されます。
このプロジェクトは、次の 2 つの主な目的で構成されています。
I. ビッグデータ分析
- データ ウェアハウスの確立: 電子レジストリ データが使用されます。
- 予測モデルの生成: 分類モデルを最初に使用して、前投薬中および術中に収集された関連パラメータを特定し、重み付けします。 これらは、トレーニング コホートの基礎を形成し、データのシミュレートされたリアルタイム分析を実行するために使用できます。 モデルを比較するために、損失関数の平均二乗誤差、平均絶対誤差、およびフーバー損失が計算されます。
Ⅱ．予測の前向き比較: 機械学習モデルと麻酔科医
最高の精度で検証された最終予測モデルを使用して、前向き臨床パイロット研究を実施します。 コホートには、予測モデルと経験豊富な麻酔科医によって分析される、将来的に登録された外科患者が含まれます。 非脱分極神経筋遮断剤の神経筋遮断を必要とする手術が含まれます。 麻酔科医は、麻酔導入時の神経筋遮断薬の初回投与から 10 分間隔で、神経筋の回復までの時間を前向きに推定します。 予測と客観的に測定された TOF 比 >0.95 との間の一致は、評価者間相関係数を使用して評価されます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究場所
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Baden-Wurttemberg
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Ulm、Baden-Wurttemberg、ドイツ、89073
- University Hospital Ulm
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Bavaria
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Munich、Bavaria、ドイツ、81675
- Technical University Munich
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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:
- 非心臓手術を受ける成人患者（18歳以上）で、術中神経筋遮断薬投与による全身麻酔を受け、TOFデータが利用可能。
除外基準:
- なし
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
- 観測モデル：コホート
- 時間の展望：回顧
コホートと介入
グループ/コホート |
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神経筋遮断薬の単回投与
神経筋遮断薬を単回投与されている患者
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神経筋遮断薬の漸増投与
神経筋遮断薬の反復投与を受けている患者
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薬理学的逆転
-神経筋ブロックの薬理学的逆転を受けている患者
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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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完全な神経筋回復
時間枠：術中
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手術の任意の時点から神経筋回復完了時間（TOF比＞0.9と定義）を予測する
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術中
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協力者と研究者
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捜査官
- 主任研究者：Manfred Blobner, MD PhD、Department of Anesthesiology and Intensive Care Medicine, University of Ulm,Ulm, Germany
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
キーワード
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- TOF-R Prediction
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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