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Artificial Intelligence and Postoperative Acute Kidney Injury

2021년 1월 8일 업데이트: Hyung-Chul Lee, Seoul National University Hospital

Development and Prospective Validation of an Artificial Intelligence Model to Predict Postoperative Acute Kidney Injury

The main objective of this study is to develop and validate an artificial intelligence model that predicts postoperative acute kidney injury.

연구 개요

상태

알려지지 않은

정황

개입 / 치료

상세 설명

Postoperative acute kidney injury is known to increase the length of hospital stay and healthcare cost. A lot of risk prediction models have been developed for identifying patients at increased risk of postoperative acute kidney injury. Recent advances in artificial intelligence make it possible to manage and analyze big data. Prediction model using an artificial intelligence and large-scale data can improve the accuracy of prediction performance. Furthermore, the use of an artificial intelligence may be a useful adjuvant tool in making clinical decisions or real-time prediction if it is integrated into the electrical medical record systems. However, before implementing an artificial intelligence model into the clinical setting, prospective evaluation of an artificial intelligence model's real performance is essential. However, to our knowledge, there was no artificial intelligence model for prediction of postoperative acute kidney injury, which was prospectively evaluated. Therefore, we aimed to develop an artificial intelligence model which predicts postoperative acute kidney injury and evaluate the model's performance prospectively.

연구 유형

관찰

등록 (예상)

2000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

  • 이름: Hyung-Chul Lee, MD.PhD
  • 전화번호: +821024566336
  • 이메일: vital@snu.ac.kr

연구 장소

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

18년 이상 (성인, 고령자)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

해당 없음

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

Adults patients undergoing non-cardiac surgery

설명

Inclusion Criteria:

  • Adults patients undergoing non-cardiac surgery

Exclusion Criteria:

  • Age under 18 years
  • Surgery duration < 1 hour
  • Transplantation surgery
  • Nephrectomy
  • Cardiac surgery
  • Patients who had severe kidney dysfunction preoperatively as follows:
  • Serum creatinine ≥ 4 mg/dl
  • Estimated glomerular filtration rate <15 ml/min/1.73m2
  • History of renal replacement therapy
  • Patients who had no results of preoperative or postoperative serum creatinine

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
AI_AKI
Adults patients undergoing non-cardiac surgery
The performance of an artificial intelligence model to predict postoperative acute kidney injury will be tested prospectively.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
the incidence of postoperative acute kidney injury
기간: during the postoperative seven days
postoperative acute kidney injury (diagnosed by KDIGO criteria using peak serum creatinine level) included all acute kidney injury events regardless of acute kidney injury severity
during the postoperative seven days

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (예상)

2021년 3월 1일

기본 완료 (예상)

2021년 5월 31일

연구 완료 (예상)

2022년 2월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2021년 1월 8일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2021년 1월 8일

처음 게시됨 (실제)

2021년 1월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2021년 1월 12일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2021년 1월 8일

마지막으로 확인됨

2021년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 2012-069-1180

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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