의료 규제의 인공 지능 시스템 (SIA-REMU)
응급 의료 규제를 위한 인공 지능 시스템
인구 건강 요구가 증가하고 있습니다. 정보 통신 기술이 변화하고 있습니다. 디지털 전환은 대량 건강 데이터의 탐색 및 분석을 위한 새로운 기회를 제공합니다. 응급 의료 통신 센터 수준에서 환자 관리를 현대화하고 최적화하기 위해 이러한 신기술에 의존하는 것이 가능합니다.
우리 프로젝트는 응급 의료 통신 센터를 위한 인공 지능의 방법과 도구를 통합하는 것을 목표로 합니다. 이 시스템의 목표는 프랑스의 CRRA 15 또는 스위스의 Centrale 144에서 비상 전화를 규제하여 전화의 심각성을 평가하고 치료 경로를 식별하며 자원 투입 시 효율성을 개선하는 것입니다.
이러한 시스템의 개발은 응급 의료 통신 센터에서 사용되는 정보 시스템과 통신 수단을 확보 및 최적화하고 환자 관리에 대한 개별화된 대응을 제공하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (예상)
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 응급의료소통센터로 전화하는 모든 환자
제외 기준:
- 연구에 반대하는 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 관찰 모델: 보병대
- 시간 관점: 회고전
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
시간에 민감한 질병에 관한 응급의료통신센터 인공지능 시스템의 성능(민감도 및 특이도)
기간: 학업 수료까지 평균 3년
|
인공지능 시스템이 구축되면 이 시스템에 의해 의심되는 진단은 포함된 각 환자의 의료 기록에서 검증된 진단과 비교됩니다. 그런 다음 민감도, 특이도, 양성 및 음성 예측값, 시간에 민감한 병리 유형의 식별 시간과 같은 성능 값을 측정합니다. 그런 다음 이러한 결과를 평가하기 위해 소프트웨어의 도움 없이 응급 의료 통신 센터의 일반적인 관행과 비교합니다.
|
학업 수료까지 평균 3년
|
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
|
환자 수송 시간
기간: 학업 수료까지 평균 3년
|
목표는 병원 전 구조(구급차, 헬리콥터, SMUR) 맥락에서 사용할 수 있는 가용 리소스를 식별하고 모델링하는 것입니다. 개입 위치, 접근, 환자의 임상 상태, 기상 조건, 교통량 밀도 등의 요소가 고려됩니다. 모델의 유효성은 소프트웨어의 도움 없이 응급 의료 통신 센터의 일반적인 관행과 비교하여 환자에게 접근하는 시간, 이송 시간, 구급차 또는 SMUR 부족을 통해 평가됩니다. |
학업 수료까지 평균 3년
|
공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (예상)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .