산모 및 신생아 질병의 조기 진단 및 예측: (EDPMND)
2025년 4월 16일 업데이트: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
다중 건강 데이터를 활용한 산모 및 신생아 질병의 조기 예측 및 진단
이는 다양한 건강 데이터를 활용하여 산모 및 신생아 질병을 식별하기 위한 AI 지원 예측 모델의 적용 및 효과를 평가하기 위해 설계된 다기관, 후향적 임상 연구입니다.
연구 개요
상세 설명
산모와 신생아의 건강은 산모와 아기 모두의 행복에 큰 영향을 미칩니다.
조기 선별, 진단 및 중재는 임신 관련 질병 및 신생아 질환의 발병과 진행을 예방하는 데 중요합니다.
임상 실습에서 산부인과 의사와 소아과 의사는 인구통계학적 정보, 병력, 혈당 및 지질 수준과 같은 생화학적 지표는 물론 초음파, 태아 모니터링, 실험실과 같은 다양한 영상 데이터를 포함한 광범위한 환자 데이터를 통합해야 하는 경우가 많습니다. 검사 결과를 바탕으로 정확한 진단을 내리고 적절한 치료 계획을 수립합니다.
정밀하고 맞춤화된 의학이 의료의 최전선에 있는 시대에 산모 및 신생아 질병의 조기 발견 및 진단은 물론 적절한 진단 및 치료 전략의 선택이 임상 환경에서 중요한 과제가 되었습니다.
최근 의료 영상 및 데이터 분석 기술의 발전으로 산모 및 신생아 질병 진단의 정확성과 효율성이 크게 향상되었습니다.
본 연구는 전자의료기록, 영상, 검사실 결과 등 다양한 데이터를 딥러닝 기법과 결합해 통합해 AI 기반 의사결정 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다.
목표는 진단 정확도를 높이고, 임상 작업흐름을 간소화하며, 산모와 영유아를 위한 보다 맞춤화된 관리 옵션을 제공하는 것입니다.
궁극적으로 이 시스템은 건강 결과를 향상시키고 산모와 신생아 모두의 전반적인 삶의 질을 향상시키는 것을 추구합니다.
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
1000000
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Fei Liu, MD
- 전화번호: +86 13810512704
- 이메일: liufei_2359@163.com
연구 장소
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, 중국
- 모병
- Guangzhou Women and Children's Medical Center
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연락하다:
- Bingzhou Liu, MD
- 전화번호: +86-0756-2222569
- 이메일: mr_jerry_99@163.com
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Zhejiang
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Wenzhou, Zhejiang, 중국
- 모병
- First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
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연락하다:
- Cheng Tang, MD
- 전화번호: +86-0577-55579999
- 이메일: c249325687@163.com
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Wenzhou, Zhejiang, 중국
- 모병
- Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
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연락하다:
- Sian Liu, MD
- 전화번호: +86-0577-88002888
- 이메일: liusan@mail3.sysu.edu.cn
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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
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
예
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
연구 집단은 참여 연구 센터에서 치료를 받은 18~45세의 임산부로 구성됩니다.
참가자는 산전 관리 데이터, 실험실 결과 또는 영상 데이터를 포함하여 포괄적인 전자 건강 기록(EHR)을 보유하고 있어야 합니다.
AI 지원 모델의 진단 기능을 평가하기 위해 건강한 산모와 임신 관련 질환(예: 자간전증, 임신성 당뇨병)이 있는 산모가 모두 연구에 포함됩니다.
이 연구는 참여 센터에서 문서화된 진료 기록을 보유한 환자에 중점을 둘 것입니다.
설명
포함 기준 :
- 18 ~ 45 세의 임산부.
- 참여 센터(예: 병원 또는 진료소)에서 산전 진료를 받은 여성.
- 태아 치료 데이터, 실험실 결과 및 이미징 레코드를 포함한 포괄적 인 전자 건강 기록의 가용성.
- 연구 참여에 대한 동의를 제공하고 분석을 위해 역사적 건강 데이터의 사용을 기꺼이 제공하려는 의지.
제외 기준 :
- 18 세 미만 또는 45 세 이상의 여성.
- 후속 조치 데이터가 충분하지 않거나 예측 모델링에 필요한 중요한 임상 정보가 누락된 참가자.
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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건강한 산모 및 신생아 코호트
이 그룹은 임신 관련 질환이 없는 임산부와 건강한 신생아로 구성됩니다.
이 코호트의 참가자는 실험 그룹과 비교하기 위한 통제 그룹 역할을 합니다.
건강한 임신과 신생아의 기준을 나타내기 때문에 이 코호트에는 어떠한 개입이나 치료도 실시되지 않습니다.
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이 개입에는 산모 건강 기록, 실험실 테스트 결과, 영상 데이터 등 다양한 데이터를 통합하여 산모 및 신생아 질병 위험을 예측하는 AI 시스템이 포함됩니다.
이 시스템은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 실시간으로 정확한 예측을 제공하고 건강상의 합병증을 조기에 식별할 수 있도록 해줍니다.
이 모델은 과거 건강 데이터를 분석하여 산모와 유아 모두의 잠재적 위험을 예측하고 조기 개입 및 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.
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모체 및 신생아 질병 코호트
이 그룹은 임신 관련 질병을 진단받은 임산부 또는 영향을 받은 신생아로 구성됩니다.
이 코호트의 참가자는 산모 및 신생아 건강 위험을 식별하는 데 있어 초기 예측 모델의 효과를 평가하기 위한 실험 그룹의 역할을 하게 됩니다.
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이 개입에는 산모 건강 기록, 실험실 테스트 결과, 영상 데이터 등 다양한 데이터를 통합하여 산모 및 신생아 질병 위험을 예측하는 AI 시스템이 포함됩니다.
이 시스템은 딥러닝 알고리즘을 사용하여 실시간으로 정확한 예측을 제공하고 건강상의 합병증을 조기에 식별할 수 있도록 해줍니다.
이 모델은 과거 건강 데이터를 분석하여 산모와 유아 모두의 잠재적 위험을 예측하고 조기 개입 및 결과를 개선하는 것을 목표로 합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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곡선 아래 면적(AUC)
기간: 1년
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ROC 곡선의 AUC는 진단 정확도를 정량화하는 데 사용됩니다.
단위 (비율 또는 백분율, 일반적으로 0과 1 사이의 숫자로 표현됨).
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1년
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F1 점수
기간: 1년
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F1 점수는 정밀도와 감도의 고조파 평균입니다 (리콜).
특히 클래스가 불균형 한 경우 (예 : 건강한 사례의 수가 질병 사례보다 훨씬 높은 경우), 진정한 긍정을 식별하고 허위 양성을 최소화하는 모델의 능력을 잘 측정합니다.
F1 점수는 0에서 1까지이며 1은 완벽한 정밀도와 리콜을 나타냅니다.
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1년
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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민감도(진양성률)
기간: 1 년
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민감도는 AI 모델이 합병증을 가진 임산부를 올바르게 진단하거나 신생아 장애를 식별하는 등 실제 긍정적 인 사례를 얼마나 잘 식별하는지를 측정합니다.
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1 년
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특이성 (진정한 음수)
기간: 1 년
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특이성은 AI 모델이 질병없이 사례를 올바르게 식별하는 능력을 측정하여 건강한 어머니와 영아가 부정적인 것으로 정확하게 식별되도록합니다.
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1 년
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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)
2023년 8월 1일
기본 완료 (추정된)
2025년 5월 1일
연구 완료 (추정된)
2025년 5월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 1월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 1월 19일
처음 게시됨 (실제)
2025년 1월 24일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 4월 17일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 4월 16일
마지막으로 확인됨
2025년 4월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- Maternal and Neonatal Diseases
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
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