지속적인 마취 깊이 예측을 위한 딥러닝 프레임워크
전신 마취 중 약력학적 반응 및 생리적 경로에 대한 지속적 예측을 위한 딥러닝 프레임워크 검증
마취학에서 인공지능(AI)의 통합은 환자 모니터링을 반응적에서 예측적으로 전환할 수 있는 잠재력을 제공합니다. 딥러닝 아키텍처, 특히 장단기 메모리(LSTM) 네트워크는 복잡한 시계열 데이터를 처리하여 미래의 임상 상태를 예측하는 데 탁월합니다.
표준 PK/PD 모델(예: 프로포폴 및 레미펜타닐을 위한 최신 Eleveld 모델)은 표적 부위 약물 농도(Ce)를 추정하지만, 실시간 환자별 동적 반응을 고려하지 않습니다. 이 연구는 미래의 생리학적 상태를 예측하도록 설계된 AI 프레임워크를 배포하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상태
상태
연구 유형
연구 유형
등록 (추정된)
등록
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Hugo Carvalho, MD, PhD
- 전화번호: +32 50 45 24 19
- 이메일: hugo.nogueiracarvalho@azsintjan.be
연구 장소
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Bruges, 벨기에, 8000
- AZ Sint-Jan AV
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 전신 마취가 필요한 선택적 수술 예정 환자.
- 지속적 마취 깊이 모니터링(BIS)이 필요한 시술.
제외 기준:
- 주 마취 계획에 지속적인 전자 데이터 수집이 포함되지 않는 시술.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
그룹/코호트 수
코호트 및 개입
그룹/코호트그룹/코호트 |
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전향적
전향적 코호트
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회고적
후향적 코호트
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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예측 불확실성 원뿔의 교정 오차
기간: 연속 - 수술 주기
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예측 불확실성 원뿔의 교정 오차 - 예측 불확실성 원뿔의 교정 오차는 모델이 명시한 신뢰 수준(예: 미래 값의 95%가 특정 범위 내에 있을 것이라고 예측)과 실제 값이 예측된 경계 내에 실제로 포함되는 빈도 간의 차이입니다.
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연속 - 수술 주기
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평균 절대 오차 (MAE)
기간: 지속적 - 수술 전후
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평균 절대 오차 (MAE)
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지속적 - 수술 전후
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트렌드 정확도
기간: 지속적 - 수술 주기
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트렌드 정확도는 (환자의 마취 깊이가 적극적으로 얕아지거나 깊어지는지 여부와 같은) 변수의 미래 방향과 변화율을 올바르게 예측하는 예측 모델의 능력을 측정하며, 이는 특정 시점의 절대 수치 오차와는 독립적입니다.
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지속적 - 수술 주기
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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평균 제곱근 오차 (RMSE)
기간: 지속적 - 수술 주기
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평균 제곱근 오차 (RMSE)
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지속적 - 수술 주기
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공동 작업자 및 조사자
협력자
협력자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
연구 시작
기본 완료 (추정된)
기본 완료
연구 완료 (추정된)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- AIBIS
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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