ベンチからベッドサイドへ：吸気リーク検出のための機械学習ツール
2026年2月17日 更新者：Marte Skogstad Allgot、University of Oslo
長期非侵襲的換気における吸気リーク検出への機械学習ツールの適用可能性に関する研究。
この研究は2段階で実施された。
まず、MLモデルはベンチモデルで作成されたシナリオと10名の患者の両方で学習された。
次に、10名の患者を対象とした概念実証パイロット研究において、モデルの成功が評価された。
調査の概要
状態
募集
条件
研究の種類
観察的
入学 (推定)
20
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
-
-
-
Oslo、ノルウェー
- 募集
- Oslo University Hospital
-
コンタクト：
- Marte Allgot, Cand.med
- 電話番号：+4799616202
- メール：m.s.allgot@medisin.uio.no
-
コンタクト：
- S
- 電話番号：+4799616202
-
-
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
- 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
ルミス100/150による2型慢性呼吸不全の治療を受けている患者
説明
適格基準：
- 非侵襲的換気の管理のための選択的入院
- ResMedLumis 100/150 人工呼吸器の使用
- 3ヶ月以上の治療
除外基準：
- 現在の増悪
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 |
|---|---|---|
|
機械学習ツールによる吸気リークの正しい解釈
時間枠：一年
|
ゴールドスタンダード法であるポリグラフィーとの比較で測定
|
一年
|
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。
スポンサー
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10月1日
一次修了 (推定)
2026年10月1日
研究の完了 (推定)
2026年10月1日
試験登録日
最初に提出
2026年2月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年2月17日
最初の投稿 (実際)
2026年2月24日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年2月24日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年2月17日
最終確認日
2026年2月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- 878631
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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。