時系列解析に基づく敗血症の人工知能予後モデル

1. 研究の背景 敗血症は、感染に対する宿主の反応の調節不全によって引き起こされる、生命を脅かす臓器の機能不全です。 世界中で死亡および障害の主な原因の 1 つであり、入院患者の死亡率は 10 ～ 20% です。 敗血症は重症患者の重篤な合併症であり、敗血症性ショックや多臓器不全症候群（MODS）を引き起こす可能性があり、通常は重度の外傷、手術、感染症が引き金となります。 高度な診断、治療、モニタリング技術が利用可能であるにもかかわらず、敗血症の発生率と死亡率は依然として高く、医学界にとって重大な世界的課題となっています。 世界中で毎年 4,900 万人以上が敗血症を発症し、約 1,100 万人が死亡し、その死亡率は約 15% ～ 25% となります。

2. 研究の目的と内容

1. 研究の目的 本研究は、ニューラルネットワークアーキテクチャ（Transformerアルゴリズム）を用いて、時系列データに基づいた敗血症患者の予後予測モデルを開発することを目的としています。 観察される主要アウトカムは敗血症患者の死亡アウトカムです。 研究の目的は、高リスク敗血症患者の早期特定を強化し、それによって敗血症の治療と介入のタイミングを最適化し、敗血症患者の予後予測の精度を向上させることです。

2. 研究内容 2.1 対象基準 2020年1月から2023年12月までに四川大学西中国病院で敗血症と診断された患者。

   2.2 除外基準 1) 年齢が 18 歳未満。 2) 性別不明。 3) 誤ったまたは無効な放電診断。 4) 入院期間が24時間未満である。 5) 欠損データが 30% を超えている。 2.3 サンプルサイズ 3,000 件。 2.4 収集されるデータ 2020 年 1 月から 2023 年 12 月までに四川大学華西病院で敗血症と診断された患者の臨床データの遡及的分析が実施されます。 患者のベースラインデータ（年齢、性別、併存疾患、悪性腫瘍の病歴、病変部位、病理学的タイプなど）、重篤な合併症の発生、総入院期間、生存期間、およびその他の関連情報が要約され、敗血症死亡リスクの時系列ベースの予後予測モデル。

3. 臨床研究の倫理原則と要件 この臨床研究は、世界医師会が発行したヘルシンキ宣言、および中華人民共和国国家保健家族計画委員会が定める生物医学研究の倫理審査に関する関連規制に準拠します。人間の被験者。 研究では、すべての個人識別情報が削除された、遡及的な医療記録および/または検体のみが使用されます。 対象者にリスクはなく、権利や健康に悪影響を与えることもありません。 したがって、インフォームド・コンセントは免除されます。 研究データは四川大学西中国病院に保管され、研究者、監督部門、倫理審査委員会がアクセスできる。 研究結果に関連する公的報告書では、被験者の個人情報は開示されません。 私たちは法的枠組みの中で被験者のプライバシーと個人の医療情報を保護するためにあらゆる努力をします。