AI4Triage - トリアージデータ分析のための人工知能ベース手法の開発
2025年12月31日 更新者：Pietro Hiram Guzzi、University of Catanzaro
人工知能、特にグラフニューラルネットワーク（GNN）は、複雑な臨床データの分析において大きな可能性を示しています。 変数間の関係をモデル化する能力により、GNNは従来のモデルと比較して重要な進化を表しており、医療情報のより良い解釈を可能にし、救急医療などの複雑な状況におけるデータ駆動型の意思決定を支援します。
臨床トリアージおよび入院期間の予測へのGNNの適用は、リソース配分と患者管理を最適化することで臨床効率を向上させることができます。 この観察研究は、実際の臨床データに対する予測の精度を評価することを目的としており、医療意思決定プロセスを支援する高度な予測ツールの開発に貢献します。
調査の概要
研究の種類
観察的
入学 (実際)
1500
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Catanzaro、イタリア
- University of Catanzaro
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
サンプリング方法
非確率サンプル
調査対象母集団
すべての救急科への入院
説明
対象基準:
- 全て
除外基準:
- 赤コード及び重篤な傷害のある患者
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
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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過少トリアージ数
時間枠：12ヶ月
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研究者は誤分類の数を測定します
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12ヶ月
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トリアージ不十分
時間枠：12ヶ月
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研究者は、低トリアージを予測する能力を測定します
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12ヶ月
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2025年11月1日
一次修了 (推定)
2026年11月1日
研究の完了 (推定)
2027年11月30日
試験登録日
最初に提出
2025年12月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年12月17日
最初の投稿 (推定)
2025年12月31日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月6日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2025年12月31日
最終確認日
2025年12月1日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。