얼굴 표정을 기반으로 수술 후 통증을 평가하는 인공 지능
2022년 7월 26일 업데이트: Park InSun, Seoul National University Bundang Hospital
얼굴 표정 인식 및 진통 통각 지수를 기반으로 수술 후 통증을 평가하는 인공 지능
통증 강도에 대한 환자의 주관적인 불만은 객관적으로 평가하기 어렵고 특히 의사 소통이 어려운 환자의 경우 부적절한 통증 관리로 이어질 수 있습니다.
연구 개요
상세 설명
진통 통각 지수(ANI 0-100) 및 환자 보고 수치 등급 척도(NRS 0-10)는 환자의 얼굴 표정을 점수와 연결하여 CNN(컨볼루션 신경망) 모델에서 훈련되었습니다.
AI 모델에 의해 예측된 통증 점수를 통증 평가에 적용하여 통증의 강도를 자동으로 빠르고 객관적으로 측정하여 적절한 통증 관리를 하고자 합니다.
연구 유형
관찰
등록 (예상)
120
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: InSun Park, MD
- 전화번호: 82317877499
- 이메일: pis121@hanmail.net
연구 장소
-
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Gyunggi-do
-
Seongnam-si, Gyunggi-do, 대한민국, 13620
- 모병
- Seoul National University Bundang Hospital
-
연락하다:
- InSun Park, MD
- 전화번호: 82317877507
- 이메일: pis121@hanmail.net
-
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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
19년 (성인, OLDER_ADULT)
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
연구 대상 성별
모두
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
전신 마취 하에 선택적 복강경 복부 수술이 예정된 환자
설명
포함 기준:
- 전신 마취 하에 선택적인 복강경 복부 수술이 예정된 19-75세의 환자
- 미국마취학회(ASA) 클래스 I-II
제외 기준:
- 의사소통 및 통증 보고에 어려움이 있는 환자
- 기저질환 : 간, 신장, 뇌
- BMI가 30 초과 18.5 미만인 환자
- 알코올 또는 약물 의존 환자
- 중증 또는 급성 호흡 부전 환자
- 오피오이드, NSAID 알레르기
- 수술 후 중환자실에 입원할 예정인 환자
- 협진 수술을 받는 환자
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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표정
기간: 수술 직전, 수술 후 시간
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고통스러운 표정
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수술 직전, 수술 후 시간
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진통 통각 지수
기간: 수술 직전, 수술 후 시간
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ANI 점수
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수술 직전, 수술 후 시간
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숫자 등급 척도
기간: 수술 직전, 수술 후 시간
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통증 점수
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수술 직전, 수술 후 시간
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
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)
2022년 6월 17일
기본 완료 (예상)
2023년 4월 20일
연구 완료 (예상)
2026년 5월 9일
연구 등록 날짜
최초 제출
2022년 7월 26일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2022년 7월 26일
처음 게시됨 (실제)
2022년 7월 28일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2022년 7월 28일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2022년 7월 26일
마지막으로 확인됨
2022년 7월 1일
추가 정보
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