일반병동 조기경보 점수 매개변수의 기계학습 예측 원문보기 KCI 원문보기 인용
질병이나 부상이 발생한 경우 환자는 의학적으로 평가를 받고 급성 의료 외래 진료소, 응급실 및 수술에서 초기 치료를 받습니다. 의학적으로 필요한 경우 병원에서도 진료 및 치료를 제공할 수 있습니다. 질병의 중증도와 주요 의학적 문제에 따라 이러한 진료는 병원 병동에서 제공되며, 이 진료는 주로 특정 전문 분야에 의해 관리되고 임상 부서 형태로 배정됩니다.
입원환자의 입원의 일환으로 치료 및 관리는 대개 의료진의 병동 순회를 통해 제공됩니다. 그러나 와드 라운드는 사전 정의된 시간에 개별 측정값을 무작위로 검사하는 것입니다.
자격을 갖춘 간호 직원은 합의된 치료 계획을 실행하고 하루에 여러 번 환자의 전반적인 상태를 확인합니다. 그러나 집중적인 의료 모니터링과 달리 지속적인 모니터링이 없기 때문에 환자 상태의 악화가 항상 즉각적으로 나타나는 것은 아닙니다. 또한 기존 질환의 알려진 합병증 외에도 새롭거나 예상치 못한 합병증이 발생할 수도 있습니다.
비집중 치료 모니터링은 불연속 모니터링을 기반으로 하지만, 특히 환자 상태 악화에 대한 즉각적인 반응이 없는 경우 사건 및 합병증이 때로는 생명을 위협할 수 있습니다. 점수와 같은 조기 경보 시스템이 있더라도 부분적으로 수집 빈도로 인해 대응 능력이 제한됩니다.
자가모니터링이라는 의미에서 환자 협조 등 입원환자 모니터링의 환자별 한계, 설문조사 빈도 등 의학적 한계 외에도 배치할 수 있는 직원 가용성 등 경제적 한계도 존재한다. 더 자주 모니터링하기 위해.
모니터링에 대한 원격 의료 접근 방식이 있지만 이러한 설정은 경제적으로나 필요한 추가 교육 등으로 인해 제한되는 경우가 많습니다.
측정된 데이터(활력 징후, 실험실 매개변수, 임상적 인상 및 기타)에 대해 임계값이 정의되어 있거나 정의될 수 있더라도 임계값을 초과하거나 도달하지 못하면 결과가 발생합니다. 치료 단계는 소급해서만 시작할 수 있습니다. 이러한 상황에서는 이미 병태생리학적 변화가 너무 많이 진행되어 많은 경우 보상 메커니즘이 더 이상 적절하게 기능하지 못하고 보상 상실 상황으로 전환됩니다. 이런 상황에서 병원 병동의 영향을 받은 환자들은 잠재적으로 치명적인 위험에 처해 있습니다.
위에서 설명한 위험을 방지하는 한 가지 방법은 집중 치료 모니터링에 비해 모니터링 방법의 조합을 줄이는 것입니다. 동시에 인공지능을 사용하면 수집된 데이터를 자동으로 평가할 수 있으므로 매개변수의 변화를 예측할 수 있어 병리생리학적 보상부전이 발생하기 전에 조기에 경고할 수 있습니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 장소
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Upper Austria
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Linz, Upper Austria, 오스트리아, 4020
- Johannes Kepler University, Kepler University Hospital
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
- 2024-10-01부터 2026-10-31까지 연구센터에서 일반병동에서 치료함.
제외 기준:
- 없음.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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조기 경고 점수 매개변수 예측을 위한 수신기 작동 특성(AUC-ROC) 곡선 아래 영역
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기 경고 점수 매개변수 예측을 위한 수신기 작동 특성(AUC-ROC) 곡선 아래 영역
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기 경고 점수의 매개변수 예측을 위한 정밀-재현 곡선(AUC-PRC) 곡선 아래 영역
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기 경고 점수의 매개변수 예측을 위한 정밀-재현 곡선(AUC-PRC) 곡선 아래 영역
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기 경고 점수의 매개변수 예측을 위한 베타 = 1(F1-점수)인 F-베타 점수
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기 경고 점수의 매개변수 예측을 위한 베타 = 1(F1-점수)인 F-베타 점수
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기경보점수 매개변수 예측을 위한 혼동행렬
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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조기경보점수 매개변수 예측을 위한 혼동행렬
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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예측 모델에 대한 SHApley의 SHAP(Additive exPlanations) 값
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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예측 모델에 대한 SHApley의 SHAP(Additive exPlanations) 값
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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일상적인 실험실 값 예측
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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일상적인 진료에서 수집된 일상적인 실험실 값 측정값 이는 간 기능 검사, 더욱 구체적으로 ASAT(아스파르트산-아미노전이효소), ALAT(알라닌 트랜스아미나제), CHE(콜린에스테라제)와 같은 장기 기능 측정으로 구성됩니다.
예측은 측정된 각 단위로 미래 가치에 대해 이루어집니다.
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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광혈맥파(PPG)로 측정한 매개변수 예측
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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광혈맥파(PPG)의 미래 값이 예측됩니다. 여기에는 심박수, 호흡수, 말초 산소 포화도가 포함됩니다. 측정된 각 단위로 미래 값에 대한 예측이 이루어집니다.
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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응급의료팀이나 응급중환자치료 예측
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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상태가 악화되는 경우, 환자는 입원한 병동의 의료응급팀(MET)에서 검사를 받고, 필요한 경우 그곳에서 안정을 취하거나 추가 검사 및 치료를 위해 전문 응급중환자치료(ECC) 구역으로 이송됩니다.
MET와 ECC 활성화는 모두 지역적으로 확립된 프로토콜과 위험 점수에 있는 환자와 같은 정의된 임계값 기준에 따라 이루어집니다.
예측은 MET 및/또는 ECC 활성화가 발생하는지 여부(예/아니요)의 범주형 변수로 수행됩니다.
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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계획되지 않은 중환자실(ICU) 입원 예측
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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중환자실(ICU) 입원은 일반 병동에서 직접 의뢰하거나 MET 의뢰를 통해 또는 ECC 치료 후에 발생할 수 있습니다.
두 경우 모두 이 변수는 카테고리로 예측됩니다. 이자형. ICU 입원에 대한 예/아니요.
악화로 인한 응급 상황에서의 입원은 항상 계획되지 않은 것으로 간주됩니다.
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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심전도(ECG) 파형 예측
기간: 2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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심전도(ECG) 파형(특정 시점의 밀리볼트)의 미래 값이 예측됩니다.
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2024년 10월 1일부터 2026년 10월 31일까지
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Thomas Tschoellitsch, MD, Johannes Kepler University
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 (추정된)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
- AIM-PEW-WAR
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품
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조기 경고 점수의 매개변수에 대한 임상 시험
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