機械学習による流産管理臨床意思決定支援ツールの研究 (MLMM)
機械学習は、個々の患者の妊娠中または医学的管理が成功する可能性を判断するアルゴリズムを開発するために使用されます。 次の客観的な尺度を考慮してください。
- 人口統計: 母親の年齢、出産数
- 病歴：以前のCS、以前のSMM/MVA、以前の筋腫切除術
- LMPによる妊娠
- 現症状：出血スコア、疼痛スコア
- USS 測定: CRL、GS、RPOC 3 次元、血管分布
- CRL と LMP による妊娠間の不一致
監査により 1,000 件の症例を照合し、個別の症例管理のために流産管理の結果を予測できるアルゴリズムに寄与する特徴を特定します。
調査の概要
詳細な説明
- 人工知能発見科学：流産約1000件の遡及監査に基づくアルゴリズム開発
- テストデータセットを使用してツールの信頼性を判断するには
- データ収集を複数のサイトに拡大し、予測データを使用してアルゴリズムをテストすることにより、意思決定支援の感度と特異性を高めるため
この研究は、インペリアル・カレッジ・ヘルスケアNHSトラストのクイーン・シャーロットズ・アンド・チェルシー病院（研究の主要センター）で実施される。
これは多施設共同の後ろ向きコホート観察研究です。
研究は、遡及データを調べてテストデータセットを照合するのに十分な時間を確保するために、少なくとも 3 年間にわたって実施されます。
インペリアル・カレッジ・ヘルスケアNHSトラストで管理された稽留流産および不完全流産の過去に遡って匿名化された症例が分析されます。
それぞれのケースについて、次の臨床的特徴が照合され、結果が導き出されます。
- 人口統計: 母親の年齢、出産数
- 病歴：以前のCS、以前のSMM/MVA、以前の筋腫切除術
- LMPによる妊娠
- 現症状：出血スコア、疼痛スコア
- USS 測定: CRL、GS、RPOC 3 次元、血管分布
- CRL と LMP による妊娠間の不一致
すべてのデータは遡及的に収集され、匿名化されます。
データ収集後、機械学習モデルと特徴削減手法を適用して、妊娠中または流産の医学的管理の成功または失敗をそれぞれ予測するための最良のパフォーマンスのモデルを決定します。
次のフェーズには、データを収集し、MLM 臨床意思決定支援ツールの予測能力をテストするための前向き監査が含まれます。
研究の種類
入学 (推定)
連絡先と場所
研究場所
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London、イギリス、W12 0HS
- 募集
- Imperial College Heatlhcare NHS Trust
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コンタクト：
- Sughashini Murugesu
- 電話番号：07988390772
- メール：sughashini.murugesu@nhs.net
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
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:
- 妊娠14週未満の稽留流産および不完全流産
- 2週間後に記録されたフォローアップ
除外基準:
- 最終結果データは入手不可
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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流産の予期管理
流産の予後管理、管理の選択から14日目までの最終結果の成功または失敗を追求することを選択したコホート
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妊婦の管理: 流産の場合は保守的な管理を行い、完全流産したかどうかを判断するために 2 週間後のフォローアップを予約します。
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流産の医学的管理
流産の医学的管理を追求することを選択したコホート、管理の選択から14日目までの最終結果の成功または失敗
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医学的管理: 妊娠第 1 期の流産を管理するためにミソプロストールを服用し、完全流産したかどうかを判断するために 2 週間後のフォローアップを予約します。
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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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流産管理結果のための機械学習予測モデルの開発。
時間枠：2023年1月～2024年6月
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約 1000 件の流産事例の遡及監査に基づいた機械学習予測モデルの開発。
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2023年1月～2024年6月
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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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予測モデルをテストおよび検証するための前向き監査
時間枠：2024年7月～2025年6月
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データ収集を複数のサイトに拡大し、予測データを使用して機械学習モデルをテストすることで、意思決定支援の感度と特異性を高めます。
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2024年7月～2025年6月
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協力者と研究者
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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
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- 23QC8155
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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