머신러닝 접근법에 의한 중환자실의 생체신호와 바이오마커를 이용한 자발호흡검사 성공 예측
문맥:
여러 저자는 패혈성 쇼크 관리, 신부전 예측 등 다양한 기계 학습(ML) 기술을 사용하여 의학에 인공 지능(AI)을 적용하는 데 관심을 보였습니다. 삼]. 이유 기간은 기계 환기 환자 관리에 있어 정말 중요한 시간이며 집중 치료실에서 보내는 시간의 최대 절반을 차지할 수 있습니다. 첫 번째 젖떼기 시도는 환자의 20%에서 성공하지 못하지만 가장 어려운 이유기를 가진 환자의 사망률은 38%까지 높을 수 있습니다[4]. 이 분야에서 기계 학습의 적용을 살펴본 연구는 소수에 불과하며, 생체 신호(심박수, ECG, 환기 매개변수…)의 사용을 살펴본 연구는 단 하나뿐입니다[5-7]. 이환율, 사망률을 개선하고 재원 기간을 줄이기 위해서는 자발 호흡 검사 및 발관의 성공을 예측할 수 있어야 합니다.
조사관은 생체 신호 기록 및 기타 기능을 기반으로 환기 이유 테스트의 성공을 위한 예측 알고리즘을 개발할 것을 제안합니다.
행동 양식:
전자 의료 기록에서 추출한 생체 신호 변수인 호흡기(RR, 분당 체적...), 심장(수축기 혈압, 심박수...), 인공호흡기 매개변수 및 기타 이산 변수(나이, 동반 질환...). 대부분의 생체 신호 변수는 분 단위 기록입니다. 기록은 테스트 48시간 전에 시작되고 이유 테스트 시작 시 중지됩니다. 조사관은 이러한 기록에서 특징을 추출하고 다른 바이오마커와 결합하고 몇 가지 기계 학습 알고리즘을 적용했습니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Jean DELLAMONICA
- 이메일: dellamonica.j@chu-nice.fr
연구 연락처 백업
- 이름: Romain LOMBARDI
- 전화번호: +33 0669032616
- 이메일: lombardi.r@chu-nice.fr
연구 장소
-
-
-
Nice, 프랑스, 06200
- 모병
- University hospital of Nice
-
연락하다:
- Jean DELLAMONICA
- 이메일: dellamonica.j@chu-nice.fr
-
연락하다:
- Romain LOMBARDI
- 전화번호: +33 0669032616
- 이메일: lombardi.r@chu-nice.fr
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 전산 건강 보고서(CHR)
- 자발 호흡 검사를 수행해야 합니다.
제외 기준:
- 자발 호흡 검사를 시행하지 않았으며,
- 생체 신호(심장, 호흡기)가 CHR에 등록되지 않음
- 자발호흡검사 전 환자 사망
- 연구에 대한 반대가 표명되었습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
|---|---|
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자발 호흡 검사
첫 번째 그룹은 환기 지원을 위해 중환자실/중환자실에 입원한 환자 중 자발 호흡 검사에 성공한 환자로만 구성됩니다.
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목적은 발관 후 환기 조건을 모방하여 임상의가 발관 결정의 결과를 예측하는 데 도움을 주는 것입니다.
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비자발적 호흡 검사
두 번째 그룹은 환기 지원을 위해 중환자실/중환자실에 입원한 환자 중 자발 호흡 검사에 실패한 환자로만 구성됩니다.
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목적은 발관 후 환기 조건을 모방하여 임상의가 발관 결정의 결과를 예측하는 데 도움을 주는 것입니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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자발 호흡 검사 결과 예측.
기간: 2 년
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T-튜브 테스트 또는 낮은 수준의 흡기 지원 및 PEEP(7AI 4PEEP, 7Ai 0PEEP)에서 자발 환기 테스트의 두 가지 테스트 양식이 임상에서 수행됩니다. 성공적인 이유 테스트는 테스트 종료 시 다음 기준이 없을 때 정의됩니다. (i) 호흡수 증가 > 35cpm, (ii) SpO2 < 90%, (iii) 심박수 20% 이상의 변화 또는 혈압, (iv) 의식의 수정. |
2 년
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
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
- 23Rea01
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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