지능형 ICU의 퍼베이시브 센싱 및 AI
지능형 ICU 부제의 퍼베이시브 센싱 및 인공 지능: -지능형 집중 치료실(I2CU): 증강 임상 의사 결정을 위한 퍼베이시브 센싱 및 인공 지능 -ADAPT: 자율 섬망 모니터링 및 적응형 예방
연구 개요
상태
상세 설명
통증에 대한 과소 평가는 중환자의 적절한 통증 치료에 대한 주요 장벽 중 하나이며 퇴원 후 만성 통증, 장기간의 기계 환기, ICU 체류 기간 연장 및 사망 위험 증가와 같은 많은 부정적인 결과와 관련이 있습니다. 많은 ICU 환자는 임상 상태, 환기 장치 및 의식 변화로 인해 통증 강도를 자가 보고할 수 없습니다. 환자의 통증 상태를 모니터링하는 것은 과로한 간호사에게 또 다른 작업이며 통증의 주관적인 특성으로 인해 이러한 평가는 의료진마다 다를 수 있습니다. 이러한 과제는 객관적이고 자율적인 통증 인식 시스템 개발이 절실히 필요함을 나타냅니다. 섬망은 환자 입원의 또 다른 일반적인 합병증으로, 인지, 활동 수준, 의식 및 주의력의 변화를 특징으로 하며 수술 환자에서 최대 80%의 비율을 보입니다. 섬망과 관련된 위험 요소에는 연령, 기존 인지 기능 장애, 시각 및 청각 장애, 중증 질환, 탈수, 전해질 이상, 약물 과다 복용, 알코올 남용 및 수면 패턴 장애가 포함됩니다. 추정치에 따르면 정신 착란 사례의 약 1/3이 약물 및 비약물 예방 및 개입으로 혜택을 볼 수 있습니다. 그러나 통증과 섬망을 감지하고 예측하는 것은 실제로 매우 제한적입니다.
이 연구의 목적은 연구자가 제안한 모델이 가속도계, 환경, 일주기 리듬 바이오마커 및 비디오 데이터를 자율적으로 통증 정량화, 기능적 활동 특성화 및 섬망 상태에 활용하는 능력을 평가하는 것입니다. ADAPT(Autonomous Delirium Monitoring and Adaptive Prevention) 시스템은 참신한 퍼베이시브 센싱 및 딥 러닝 기술을 사용하여 야간 교란, 광도 및 음압 수준 측면에서 환자의 이동성과 일주기 불일치를 자율적으로 정량화합니다. 이것은 섬망 궤적을 예측하기 위한 동적 모델에 이러한 위험 요소를 통합할 수 있게 합니다. 상업적으로 이용 가능한 카메라는 추가 환자 움직임 정보를 제공하기 위해 이미징 데이터를 제공함으로써 환자의 얼굴 표정을 모니터링하고 환자의 행동을 맥락화하는 데 사용됩니다. 상업적으로 이용 가능한 환경 센서는 조명, 데시벨 수준 및 공기 품질에 대한 데이터를 제공하는 데 사용됩니다. 환자 혈액 샘플은 일주기 리듬을 결정하고 일주기 불일치를 자율적으로 모니터링하는 퍼베이시브 센싱 시스템의 기능을 비교하고 검증하는 데 도움이 될 것입니다. 전자 건강 기록 데이터도 수집됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Andrea Davidson, BS
- 전화번호: 352-294-8723
- 이메일: adavidson@ufl.edu
연구 연락처 백업
- 이름: Brooke Armfield, PhD
- 전화번호: 352-294-8723
- 이메일: barmfield@ufl.edu
연구 장소
-
-
Florida
-
Gainesville, Florida, 미국, 32610
- 모병
- University of Florida Health Shands Hospital
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수석 연구원:
- Azra Bihorac, MD, MS
-
연락하다:
- Andrea Davidson, BS
- 전화번호: 352-294-8723
- 이메일: adavidson@ufl.edu
-
연락하다:
- Brooke Armfield, PhD
- 전화번호: 352-294-8723
- 이메일: barmfield@ufl.edu
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 18세 이상
- UF Health Shands Gainesville ICU 병동에 입원
제외 기준:
- 18세 미만
- 접촉/격리 주의사항
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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성인 ICU 환자
University of Florida Health Shands Gainesville ICU 병동에 입원한 18세 이상의 성인 환자
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지속적인 비디오 모니터링
환자 움직임의 지속적인 가속도계 모니터링
지속적인 환경 소음 모니터링
지속적인 환경 조명 모니터링
지속적인 환경 대기 질 모니터링
지속적인 EKG 모니터링
지속적인 바이탈 모니터링(심박수, 산소 포화도)
혈액 및 소변 샘플은 1일차에 한 번, 2일차에 한 번 수집했습니다.
정신 착란 환자에게 매일 실시하여 정신 착란의 하위 유형으로 지정
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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알고리즘 활동 라벨링
기간: 최대 7일 동안 지속적으로 수집된 이미지 프레임.
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알고리즘의 출력은 해당 이미지 데이터에서 환자가 어떤 활동을 수행하고 있는지 보고합니다.
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최대 7일 동안 지속적으로 수집된 이미지 프레임.
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알고리즘 통증 라벨링
기간: 최대 7일 동안 지속적으로 수집된 이미지 프레임.
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알고리즘의 출력은 해당 이미지 데이터에서 환자가 고통을 겪고 있는지 여부를 보고합니다.
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최대 7일 동안 지속적으로 수집된 이미지 프레임.
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데시벨 수준
기간: 소음 센서 데이터는 최대 7일까지 지속적으로 수집됩니다.
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데시벨 수준(환경의 소음)의 이상을 경고하기 위해 연구 환자의 ICU실에서 상대 데시벨(소음 크기) 수준을 결정합니다.
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소음 센서 데이터는 최대 7일까지 지속적으로 수집됩니다.
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럭스 레벨
기간: 광센서 데이터는 최대 7일까지 지속적으로 수집됩니다.
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조명 수준의 이상을 경고하기 위해 연구 환자의 ICU 룸에서 상대 럭스(조도 조명) 수준을 결정합니다.
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광센서 데이터는 최대 7일까지 지속적으로 수집됩니다.
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공기질
기간: 공기질 센서 데이터는 최대 7일 동안 지속적으로 수집됩니다.
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실내 공기질의 이상을 경고하기 위해 연구 환자의 ICU실에서 상대 공기질 오염 수준을 결정합니다.
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공기질 센서 데이터는 최대 7일 동안 지속적으로 수집됩니다.
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일주기 불일치 지수
기간: 1일차에서 2일차로 내부 일주기 프로파일의 변화.
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혈액 및 소변 샘플을 수집하고 처리하여 피험자의 내부 생체 시계에서 불일치의 존재를 확인합니다.
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1일차에서 2일차로 내부 일주기 프로파일의 변화.
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알고리즘 섬망 인식 프로필
기간: 최대 7일 동안 수집된 데이터.
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알고리즘의 출력은 연구 장치 및 생체 샘플에서 수집된 활동, 얼굴 표정 및 일주기 불일치 지수 데이터를 기반으로 환자가 섬망 상태인지 또는 섬망 위험이 있는지 여부를 보고합니다.
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최대 7일 동안 수집된 데이터.
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섬망 모터 아형화 척도 4(DMSS-4)
기간: 기준선에서 최대 7일까지 변경
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피험자가 겪고 있는 섬망의 하위 유형을 결정합니다.
이 하위 유형화 척도는 30개 항목의 섬망 모터 체크리스트에서 파생된 13개의 증상 항목(과잉활동 5개 및 저활동 8개)을 포함합니다.
섬망 피험자를 하위 유형으로 지정하려면 '과잉활동 섬망' 또는 '저활동 섬망'에 대한 하위 유형 지정 기준을 충족하기 위해 과잉행동 또는 저활동 체크리스트에서 적어도 2개의 증상이 나타나야 합니다.
활동항진 및 저활동 기준을 모두 충족하는 환자는 '혼합 하위 유형'으로 결정되는 반면, 과잉 활동 또는 저활동 기준을 모두 충족하는 환자는 '아형 없음'으로 표시됩니다.
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기준선에서 최대 7일까지 변경
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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인류
기간: 기준선(연구 등록)부터 최대 7일까지
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생존 또는 사망 상태
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기준선(연구 등록)부터 최대 7일까지
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공동 작업자 및 조사자
협력자
수사관
- 수석 연구원: Azra Bihorac, MD, MS, University of Florida
간행물 및 유용한 링크
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- IRB-202101013
- R01NS120924 (미국 NIH 보조금/계약)
- R01EB029699 (미국 NIH 보조금/계약)
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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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