Using Artificial Intelligence To Improve Ventilator Settings For Intensive Care Patients
2026年5月15日 更新者：Wu Rongzhou
Research on Intelligent Optimization of Ventilator Parameters for Intensive Care Patients Based on Multimodal Large Models
This observational study aims to determine whether an AI-assisted decision support system can improve clinical outcomes for mechanically ventilated pediatric patients (aged 1 month to 18 years) in the PICU, compared to standard care provided by medical staff.
The primary question addressed is: Do patients whose ventilator parameter optimization decisions are guided by AI assistance achieve a greater number of ventilator-free days within 28 days than those managed by medical staff?
By utilizing clinical data collected following tracheal intubation to generate AI-driven recommendations-and comparing these against the actual adjustments made by physicians-this study seeks to assess whether the AI-assisted decision support system can effectively improve clinical outcomes for mechanically ventilated patients in the PICU.
調査の概要
状態
完了
研究の種類
観察的
入学 (実際)
2000
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
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou、Zhejiang、中国、325000
- The Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital
-
-
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
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
Pediatric patients aged 1 month to 18 years admitted to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU) of the Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital, who are receiving mechanical ventilation.
説明
Inclusion Criteria:
- PICU patients aged 1 month to 18 years.
- Receiving invasive mechanical ventilation, expected to last ≥ 48 hours.
- Informed consent signed prior to enrollment.
Exclusion Criteria:
- Expected survival < 24 hours
- Irreversible brain injury (GCS = 3 + absence of brainstem reflexes)
- Severe congenital cardiopulmonary malformations affecting ventilation assessment
- Pregnancy (must be ruled out in adolescent girls)
- Currently participating in other ventilation intervention trials
- Guardian refusal to participate
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
コホートと介入
グループ/コホート |
|---|
|
AI-Assisted Ventilator Parameter Optimization in Pediatric ICU
Clinical data from key time points following tracheal intubation in each pediatric patient were input into an AI system to generate recommendations.
These recommendations were then compared against the actual adjustments made by physicians, enabling a counterfactual assessment to determine whether-had the AI's suggestions been adopted-the number of ventilator-free days within a 28-day period would have been superior.
|
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 |
|---|---|---|
|
Number of ventilator-free days within 28 days
時間枠：From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
|
Days survived and free from invasive ventilation
|
From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
|
二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
mortality rate
時間枠：28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
All-cause mortality at 28 and 90 days following tracheal intubation
|
28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
|
Mechanical Ventilation-Related Complications
時間枠：From the start of tracheal intubation to Day 28
|
Cumulative duration of mechanical ventilation, reintubation rate (within 48 hours of extubation), ventilator-associated pneumonia (VAP), barotrauma.
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
|
Length of Hospital Stay
時間枠：The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
PICU Length of Stay, Total Hospital Length of Stay
|
The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
|
Artificial Intelligence System Evaluation
時間枠：From the start of tracheal intubation to Day 28
|
Physician Adoption Rates and Outcomes of Cases Involving Discrepancies Between AI Recommendations and Physician Decisions
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
|
Health Economics
時間枠：The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
PICU Hospitalization Costs
|
The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
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
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Gattinoni L, Tonetti T, Cressoni M, Cadringher P, Herrmann P, Moerer O, Protti A, Gotti M, Chiurazzi C, Carlesso E, Chiumello D, Quintel M. Ventilator-related causes of lung injury: the mechanical power. Intensive Care Med. 2016 Oct;42(10):1567-1575. doi: 10.1007/s00134-016-4505-2. Epub 2016 Sep 12.
- Acute Respiratory Distress Syndrome Network; Brower RG, Matthay MA, Morris A, Schoenfeld D, Thompson BT, Wheeler A. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000 May 4;342(18):1301-8. doi: 10.1056/NEJM200005043421801.
- Fleuren LM, Klausch TLT, Zwager CL, Schoonmade LJ, Guo T, Roggeveen LF, Swart EL, Girbes ARJ, Thoral P, Ercole A, Hoogendoorn M, Elbers PWG. Machine learning for the prediction of sepsis: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. Intensive Care Med. 2020 Mar;46(3):383-400. doi: 10.1007/s00134-019-05872-y. Epub 2020 Jan 21.
- Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018 Mar 15;378(11):981-983. doi: 10.1056/NEJMp1714229. No abstract available.
- Pirracchio R, Petersen ML, Carone M, Rigon MR, Chevret S, van der Laan MJ. Mortality prediction in intensive care units with the Super ICU Learner Algorithm (SICULA): a population-based study. Lancet Respir Med. 2015 Jan;3(1):42-52. doi: 10.1016/S2213-2600(14)70239-5. Epub 2014 Nov 24.
- Chen JH, Asch SM. Machine Learning and Prediction in Medicine - Beyond the Peak of Inflated Expectations. N Engl J Med. 2017 Jun 29;376(26):2507-2509. doi: 10.1056/NEJMp1702071. No abstract available.
- Komorowski M, Celi LA, Badawi O, Gordon AC, Faisal AA. The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care. Nat Med. 2018 Nov;24(11):1716-1720. doi: 10.1038/s41591-018-0213-5. Epub 2018 Oct 22.
- Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, Cui C, Corrado G, Thrun S, Dean J. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. doi: 10.1038/s41591-018-0316-z. Epub 2019 Jan 7.
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
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)
2021年1月1日
一次修了 (実際)
2025年12月31日
研究の完了 (実際)
2025年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年5月10日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月15日
最初の投稿 (実際)
2026年5月18日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年5月18日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月15日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
キーワード
その他の研究ID番号
- 2026-K-78-01
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?
いいえ
IPD プランの説明
Individual participant data will not be shared, the study's ethical approvals and consent agreements do not permit public data sharing.
Access may be considered upon reasonable request to the corresponding author, subject to institutional review and data use agreements to ensure patient privacy and compliance with regulations.
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。