기계 학습 알고리즘을 사용한 환자-인공호흡기 불일치 감지
2024년 7월 10일 업데이트: University of Sao Paulo General Hospital
기계 학습 알고리즘을 사용한 환자-인공호흡기 불일치의 자동 감지 및 분류
이는 전문가가 분석한 기계식 인공호흡기 및 식도압 파형으로 진단 및 분류되는 불일치로 정의되는 최적 기준과 머신러닝 알고리즘을 통해 환자-인공호흡기 불일치를 감지하고 분류하는 정확도를 비교하는 것을 목표로 하는 진단 연구입니다.
본 연구의 주요 질문은 다음과 같습니다.
• 식도압과 기계적 인공호흡기 파형을 분석하는 전문가와 비교할 때 인공지능 알고리즘이 환자-인공호흡기 불일치를 정확하게 감지하고 분류합니까?
연구 개요
상세 설명
이는 기계 학습 알고리즘을 통해 환자-인공호흡기 불일치 자동 감지 및 분류를 평가하는 것을 목표로 하는 진단, 관찰 연구입니다. 기계 학습 알고리즘의 정확도는 기계 환기 전문가가 감지하고 분류한 비동기화로 정의된 최적 표준과 비교됩니다.
전문가들은 기도압, 흐름, 용적 및 식도압 파형을 분석하여 불일치를 감지하고 분류합니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
80
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Glauco M Plens, MD
- 전화번호: +5511982213020
- 이메일: glaucomplens@gmail.com
연구 장소
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SP
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Sao Paulo, SP, 브라질, 05403900
- 모병
- Heart Institute, University of São Paulo
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연락하다:
- Glauco M Plens, MD
- 전화번호: +5511982213020
- 이메일: glaucomplens@gmail.com
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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
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
해당 없음
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
임상적 적응증으로 인해 식도 압력 풍선을 사용하여 모니터링되는 보조 또는 보조 제어 모드의 기계적 환기를 받는 성인 피험자가 자격이 있습니다.
설명
포함 기준:
- 보조 또는 보조 제어 기계적 환기를 받고 식도 압력 풍선으로 모니터링되는 피험자.
제외 기준:
- 환자 가족이나 주치의의 거부
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 |
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환자-인공호흡기 불일치의 인공 지능 감지 및 분류
포함된 모든 피험자는 두 가지 진단 방법(인공 지능 및 전문가)에 노출되므로 이는 단일 부문 연구입니다.
제안된 진단 방법은 인공호흡기 FlexiMag Max 700(Magnamed, 브라질)에 통합된 기계 학습 알고리즘으로, 최대 72시간 동안 포함된 피험자의 기계 환기 데이터를 지속적으로 기록합니다.
최고의 표준에는 전문가의 식도 압력 파형 기록 및 오프라인 분석이 포함됩니다.
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기계식 인공호흡기에 통합된 환자-인공호흡기 불일치를 감지하고 분류하는 기계 학습 알고리즘(Fleximag Max, Magnamed, 브라질).
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인공지능 알고리즘의 진단 정확도
기간: 3 일
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환자-인공호흡기 불일치를 감지하고 분류하기 위한 인공 지능 알고리즘의 민감도, 특이도, 양성 예측도, 음성 예측도.
이러한 정확도 지수는 비효율적 노력, 자동 트리거링, 이중 트리거링, 역방향 트리거링, 이중 주기를 사용한 역방향 트리거링 등 각 유형의 비동기성에 대해 추정됩니다.
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3 일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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펜델루프트 감지
기간: 3 일
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식도압으로 감지된 펜델루프트가 있는 주기의 비율과 인공 지능 알고리즘으로 감지된 펜델루프트가 있는 주기의 비율
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3 일
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
수사관
- 연구 책임자: Eduardo LV Costa, MD, PhD, University of Sao Paulo
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
일반 간행물
- Amato MB, Barbas CS, Medeiros DM, Magaldi RB, Schettino GP, Lorenzi-Filho G, Kairalla RA, Deheinzelin D, Munoz C, Oliveira R, Takagaki TY, Carvalho CR. Effect of a protective-ventilation strategy on mortality in the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 1998 Feb 5;338(6):347-54. doi: 10.1056/NEJM199802053380602.
- Blanch L, Villagra A, Sales B, Montanya J, Lucangelo U, Lujan M, Garcia-Esquirol O, Chacon E, Estruga A, Oliva JC, Hernandez-Abadia A, Albaiceta GM, Fernandez-Mondejar E, Fernandez R, Lopez-Aguilar J, Villar J, Murias G, Kacmarek RM. Asynchronies during mechanical ventilation are associated with mortality. Intensive Care Med. 2015 Apr;41(4):633-41. doi: 10.1007/s00134-015-3692-6. Epub 2015 Feb 19.
- Acute Respiratory Distress Syndrome Network; Brower RG, Matthay MA, Morris A, Schoenfeld D, Thompson BT, Wheeler A. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000 May 4;342(18):1301-8. doi: 10.1056/NEJM200005043421801.
- LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. Deep learning. Nature. 2015 May 28;521(7553):436-44. doi: 10.1038/nature14539.
- Sousa MLEA, Magrans R, Hayashi FK, Blanch L, Kacmarek RM, Ferreira JC. Clusters of Double Triggering Impact Clinical Outcomes: Insights From the EPIdemiology of Patient-Ventilator aSYNChrony (EPISYNC) Cohort Study. Crit Care Med. 2021 Sep 1;49(9):1460-1469. doi: 10.1097/CCM.0000000000005029.
- Sousa MLA, Magrans R, Hayashi FK, Blanch L, Kacmarek RM, Ferreira JC. Predictors of asynchronies during assisted ventilation and its impact on clinical outcomes: The EPISYNC cohort study. J Crit Care. 2020 Jun;57:30-35. doi: 10.1016/j.jcrc.2020.01.023. Epub 2020 Jan 21.
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)
2024년 5월 25일
기본 완료 (추정된)
2025년 5월 24일
연구 완료 (추정된)
2025년 12월 24일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 5월 24일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 7월 10일
처음 게시됨 (실제)
2024년 7월 17일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 7월 17일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 7월 10일
마지막으로 확인됨
2024년 5월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- CAAE 78855824.7.0000.0068
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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