手術後の早期リハビリテーションにおけるAI意思決定支援の臨床評価 (DESIRE)
胃腸外科および腫瘍外科手術後の早期リハビリテーションを導く人工知能ベースの意思決定支援ツールの臨床的有効性と導入の評価
消化器外科手術や腫瘍外科手術の後、患者がいつ早期リハビリテーションを安全に開始できるか、または退院に向けて準備が整っているかを判断することは難しい場合があります。遅延は入院期間を延長する可能性があり、一方で時期尚早な決定はリスクを増加させる可能性があります。
この研究は、人工知能（AI）ベースの意思決定支援ツールを評価します。このツールは、日常的に収集される病院データを分析して、手術後に早期リハビリテーションと退院計画の準備が整っている可能性が高い患者を特定します。ツールは単純な「はい／いいえ」の出力を提供し、臨床医の意思決定を支援します。
AIツールは臨床判断に取って代わるものではありません。担当医師はすべてのケアに関する決定に対して完全な責任を負います。
この研究の目的は、このツールが臨床現場でどれだけうまく機能するか、および術後ケアを支援するために安全かつ効果的にどのように実施できるかを検証することです。
調査の概要
詳細な説明
消化器外科または腫瘍外科を受けた患者は、術後に注意深いモニタリングを必要とすることが多いです。 手術後の数日間、医療専門家はバイタルサイン、検査結果、回復の進捗、入院治療の必要性など、多くの要素を評価します。 この情報に基づいて、患者がいつ安全に早期リハビリテーションを開始できるか、または退院計画に向けて進めるかについての判断が行われます。
この研究では、研究者はこれらの判断を支援するために設計された人工知能（AI）ベースの意思決定支援ツールを評価しています。 このツールは、電子患者記録から定期的に収集される情報（人口統計データ、手術の種類、バイタルサイン、検査値、投薬情報など）を分析します。 これらのデータを用いて、システムは、患者が術後2日目に早期リハビリテーションおよび退院計画の準備ができている可能性があるかどうかを示す、シンプルな「はい／いいえ」の出力を提供します。
AIツールは助言のみを目的としています。 治療方針の決定は行わず、いかなるアクションも開始しません。 担当医師は常に患者の状態を独立して確認し、ケア、リハビリテーション、退院計画について最終決定を行います。
この研究は、主に2つの側面に焦点を当てています：
- AIツールが、早期リハビリテーションおよび退院計画の準備ができている患者をどの程度正確に識別できるか。
- このツールを日常の臨床ワークフローに安全かつ実用的に統合する方法。
この研究への参加は、標準的なケアを変更するものではありません。 すべての患者は、既存の病院プロトコルに従って、術後の日常的なケアを引き続き受けます。 AIツールは、医療従事者にとって追加の情報源としてのみ機能します。
AIシステムで使用される患者データは、安全な病院システム内で処理され、データ保護規制に従って取り扱われます。 この研究のために特別に追加の検査や処置は必要ありません。
この研究の結果は、適切なタイミングでのリハビリテーションと退院計画を支援することで術後ケアの改善に役立ち、患者の安全性を維持しながら不必要な入院期間を短縮する可能性があります。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Denise Hilling, MD, PhD
- 電話番号：+31 10 704 19 02
- メール：d.hilling@erasmusmc.nl
研究場所
-
-
-
Rotterdam、オランダ
- Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam
-
コンタクト：
- Denise Hilling, MD PhD
- 電話番号：+31 10 704 19 02
- メール：d.hilling@erasmusmc.nl
-
-
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準：
- 18歳以上の成人
- 消化器外科手術または腫瘍外科手術を受ける患者
- 術後に外科病棟に入院する患者
- 術後少なくとも2日間の入院が予定されている患者
除外基準：
- 術後2日目の予測時点で集中治療室（ICU）に入院している患者
- オランダ語または英語でインフォームド・コンセントを提供できない患者
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
- 主な目的：診断
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
|---|---|
|
実験的：術後2日以上入院したGE/腫瘍外科手術を受けた103名の患者のコホート
|
介入は、術後2日目に、消化器手術または腫瘍手術後に患者が病院固有の介入を必要とするリスクを予測するために、日常的に収集された電子健康記録データを分析する、ロックされた非適応型人工知能（AI）ベースの臨床意思決定支援システム（DESIRE）の臨床使用から構成されます。 このシステムは、人口統計学的、周術期、バイタルサイン、検査、薬物関連の変数を自動的に抽出し、患者が追加の病院ケアを必要とする低リスクである可能性があるかどうかを示す二値（はい／いいえ）出力を生成します。 事前に定義された保守的な閾値を使用して、早期リハビリテーションの対象となる患者を特定します。 |
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 |
|---|---|---|
|
早期にリハビリエリアへ転送した後、30日以内に計画外の病院固有のケアのエスカレーションを必要とする患者の割合。
時間枠：術後2日目（AI予測時およびリハビリテーションエリアへの移行可能性）から術後30日目まで
|
これは、以下のいずれかのイベントで構成される複合アウトカムです： ICU入室 再手術 放射線学的介入 静脈内抗生物質の投与 呼吸不全（新たな酸素補充の必要性） 30日死亡率 30日緊急再入院 |
術後2日目（AI予測時およびリハビリテーションエリアへの移行可能性）から術後30日目まで
|
協力者と研究者
スポンサー
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
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
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。