이 페이지는 자동 번역되었으며 번역의 정확성을 보장하지 않습니다. 참조하십시오 영문판 원본 텍스트의 경우.

인공 지능 및 딥 러닝 기술과 결합된 환기 매개변수를 사용하여 ARDS 환자의 이유식 성공을 위한 채점 및 예측 모델 개발

2024년 12월 26일 업데이트: Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital
이 연구의 목표는 기계적 환기로 인한 ARDS 환자의 이탈 과정을 최적화하기 위해 AI 지원 채점 모델을 개발하는 것입니다. 25,000명의 환자 데이터를 대상으로 인공호흡기 매개변수와 혈역학적 변수를 중심으로 후향적 분석을 실시할 예정이다. 이 모델은 임상 의사결정 지원 시스템에 기여하도록 설계될 것입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

상세 설명

본 연구의 목적은 ARDS 진단 환자의 기계적 환기 과정에서 얻은 인공호흡기 매개변수를 활용하여 인공지능 및 딥러닝 지원 채점 시스템을 개발하는 것입니다. 이 시스템은 이유 과정을 예측하고 최적화하여 기계적 환기로부터의 성공적인 해방을 촉진합니다.

이러한 맥락에서 우리 연구에서는 Metavision 시스템에서 얻은 25,000명의 환자로부터 얻은 데이터를 분석할 것입니다. 이 데이터 풀에서 ARDS 환자는 필터링되어 기계적 환기를 성공적으로 떼어낸 환자(떼어낸 환자)와 그렇지 않은 환자(떼지 않은 환자)의 두 그룹으로 나뉩니다. 산소화 지수, 구동 압력, 총 기계 출력을 포함한 두 그룹의 인공호흡기 매개변수를 자세히 조사합니다.

수집된 데이터는 인공지능과 딥러닝 알고리즘을 활용해 분석해 환자의 이유식 과정을 예측할 수 있는 채점 시스템을 개발할 예정이다. 이 시스템은 임상의에게 환자 관리를 안내하고 이유식 절차의 성공률을 높이기 위해 설계되었습니다.

본 연구의 결과는 ARDS 환자의 이탈 과정을 보다 효율적이고 안전하게 관리하는 데 기여하는 것을 목표로 합니다. 또한 중환자실에 AI 지원 채점 시스템을 구현하면 광범위한 채택을 촉진하고 환자 치료의 질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.

연구 유형

관찰

등록 (실제)

25000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 칠면조
      • Istanbul, 칠면조
        • Bakirkoy Dr Sadi Konuk Research and Training Hospital

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

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

ARDS 진단을 받고 ICU에서 48시간 이상 추적관찰을 받은 환자에게 삽관을 실시했습니다.

설명

포함 기준:

  • ARDS 진단
  • 18세 이상
  • 삽관 후 기계적 환기
  • 중환자실 입원
  • 임상 지원 및 의사 결정 시스템에 대한 완전한 데이터

제외 기준:

  • 누락된 데이터
  • 18세 미만
  • 비ARDS 조건이 뒤따릅니다.
  • 단말기 상태

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
이유
기계적 환기를 성공적으로 끊은 사람
젖을 떼지 않은
기계적 환기를 떼지 않은 분

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
성공적인 이유식
기간: 48시간
이 연구의 주요 결과는 기계적 환기를 성공적으로 중단하는 것입니다.
48시간

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
기계적 환기 매개변수
기간: 48시간
환자 결과에 대한 기계적 힘의 영향을 결정합니다.
48시간

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Bakirkoy Dr. Sadi Konuk Research and Training Hospital

수사관

  • 연구 의자: Zafer Cukurova, M.D, Bakırköy Dr. Sadi Konuk Training and Research Hospital

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 12월 10일

기본 완료 (실제)

2024년 12월 24일

연구 완료 (실제)

2024년 12월 24일

연구 등록 날짜

최초 제출

2024년 12월 11일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2024년 12월 26일

처음 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 3월 25일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 12월 26일

마지막으로 확인됨

2024년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 2024-12-07

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

미국에서 제조되어 미국에서 수출되는 제품

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

딥 러닝에 대한 임상 시험

유사한 임상시험 검색

스폰서 및 공동 작업자

건강 상태

약물 개입

CROs by country

CROs in Latvia

정황

희귀 질병

약물 개입

식이 보충제

스폰서 / 협력자

위치

구독하다