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수술 후 호흡 부전 예측을 위한 기계 학습 모델

2022년 8월 29일 업데이트: Hyun-Kyu Yoon, Seoul National University Hospital

수술 후 호흡 부전 예측을 위한 기계 학습 모델의 개발 및 전향적 평가

본 연구의 주요 목적은 행정 코드가 아닌 실제 지역의 수술 전 및 수술 중 전자 건강 기록을 사용하여 수술 후 7일 이내에 수술 후 호흡 부전을 예측하는 기계 학습 모델을 개발하는 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

수술 후 폐 합병증은 입원 기간과 의료 비용을 증가시키는 것으로 알려져 있습니다. 이러한 합병증의 가장 심각한 형태 중 하나는 수술 후 호흡 부전이며, 이는 이환율 및 사망률과도 관련이 있습니다. 수술 후 호흡 부전의 위험이 증가한 환자를 식별하기 위해 많은 위험 계층화 모델이 개발되었습니다. 그러나 이러한 모델은 전통적인 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 구축되었습니다. 로지스틱 회귀분석은 종속변수와 독립변수의 관계를 선형으로 가정하는 단점이 있었다. 최근 인공 지능의 발전으로 빅 데이터를 관리하고 분석할 수 있게 되었습니다. 기계 학습 기법과 대규모 데이터를 활용한 예측 모델은 기존 통계를 사용한 이전 모델보다 예측 성능의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 기계 학습 기술이 의료 시스템에 통합되면 임상 의사 결정이나 실시간 예측에 유용한 보조 도구가 될 수 있습니다. 그러나 우리가 아는 한 기계 학습 접근법을 사용하여 수술 후 호흡 부전의 예측 요인을 조사한 연구는 없었습니다. 따라서 본 연구의 주요 목적은 행정 코드가 아닌 실제 지역의 수술 전 및 수술 중 전자 건강 기록을 사용하여 수술 후 7일 이내에 수술 후 호흡 부전을 예측하고 그 성능을 전향적으로 평가하는 기계 학습 모델을 개발하는 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

22250

연락처 및 위치

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

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, OLDER_ADULT)

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

연구 대상 성별

모두

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

비심장 수술을 위해 전신 마취를 받는 성인 환자

설명

포함 기준:

  • 비심장 수술을 위해 전신마취를 받는 성인 환자

제외 기준:

  • 만 18세 미만
  • 수술 시간 < 1시간
  • 심장 수술
  • 수술은 국소마취 또는 국소마취, 말초신경차단 또는 감시마취관리만 시행
  • 장기 이식
  • 수술 전 기관 삽관 환자
  • 수술 전 기관개구종이 있었던 환자
  • 기관절개술이 예정된 환자
  • 수술실 밖에서 이루어지는 수술
  • 입원 기간 < 24시간

환자가 동일한 입원 기간 동안 여러 번 수술을 받은 경우 데이터 세트에 첫 번째 수술 사례를 포함했습니다.

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_PRF
전신 마취를 받는 성인 환자
진단 검사: 머신러닝을 이용한 수술 후 호흡부전 예측
수술 후 7일 이내에 전신 마취 후 수술 후 호흡 부전을 예측하기 위한 기계 학습 모델의 성능을 전향적으로 테스트했습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
전신 마취 후 수술 후 호흡 부전의 발생률
기간: 수술 후 7일 이내
기계적 환기 >48시간 또는 수술 후 재삽관으로 정의된 수술 후 호흡 부전
수술 후 7일 이내

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Seoul National University Hospital

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 (실제)

2021년 5월 26일

기본 완료 (실제)

2022년 5월 25일

연구 완료 (실제)

2022년 6월 25일

연구 등록 날짜

최초 제출

2020년 8월 21일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2020년 8월 21일

처음 게시됨 (실제)

2020년 8월 26일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2022년 9월 1일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2022년 8월 29일

마지막으로 확인됨

2022년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • AI_PRF

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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