비상 및 중환자 환경에서 잘못 배치 된 기관 내 및 비위 튜브 및 기흉을위한 AI 지원 흉부 X- 레이
비상 및 중환자 간호 환경에서 잘못 배치 된 기관 및 비위원 튜브 및 기흉을위한 실시간 흉부 X- 선 컴퓨터 보조 탐지 시스템의 임상 효과 및 비용 효율성
인공 지능 (AI)의 배경 발전은 흉부 X- 레이 이미징에 대한 컴퓨터 보조 탐지 (CAD)에서 상당한 돌파구를 주도했습니다. NTUH (National Taiwan University Hospital) 연구팀은 이전에 AI 기반 응급 캡 스톤 CXR 시스템 (대부분 111-2634-F-002-015-, Capstone Project)을 개발하여 흉부 X- 레이 모듈을 만들었습니다. 이 흉부 X- 레이 모듈은 광범위한 연구에서 지원되는 확립 된 모델을 가지고 있으며 추가 모델 교육없이 임상 시험에서 직접 적용 할 준비가되어 있습니다. 이 연구는 시스템의 세 가지 하위 모듈을 활용할 것입니다. 잘못 배치 된 기관 내 튜브의 검출, 잘못 배치 된 비강 튜브의 검출 및 기흉의 식별.
목적이 연구는 추가 흉부 X- 레이 검사를 받거나 표준 치료 및 절차를 변경하지 않고 임상 및 경제적 이점을 평가하기 위해 응급 및 중환자 관리 환경에 실시간 흉부 X- 레이 CAD 시스템을 적용하는 것을 목표로합니다. 이 연구는 표준 치료와의 비용 효율성 비교와 함께 사망률 감소, 삽관 후 합병증, 입원 기간, 작업량 및 해석 시간에 대한 CAD 시스템의 영향을 평가할 것입니다.
방법이 연구는 파일럿 시험 및 클러스터 무작위 대조 시험 설계를 채택하며, 와드 수준에서 무작위 할당을 수행합니다. 중재 그룹에서는 장치에 AI 진단 결과에 대한 액세스 권한이 부여되는 반면, 통제 그룹은 표준 치료 관행을 계속합니다. 각 참여 와드의 의사, 거주자 및 고급 실습 간호사에 대한 동의는 얻을 수 있습니다. 동의가 확보되면 중재 그룹의 이러한 의료 서비스 제공자는 CAD 시스템을 사용할 수있는 권한이 있습니다. 중재 단위는 AI 생성 해석에 액세스 할 수있는 반면, 제어 장치는 AI 진단 출력에 대한 액세스없이 일상적인 의료 절차를 유지합니다.
결과 연구는 2024 년 9 월에 자금을 지원했습니다. 데이터 수집은 2025 년 1 월부터 2027 년 12 월까지 지속될 것으로 예상됩니다.
결론이 연구는 실시간 흉부 X- 레이 CAD 시스템이 흉부 X- 레이에서 잘못 배치 된 기관 내 및 비위 튜브의 식별 및 탐지를 자동화하고 임상의가 기흉을 진단하는 데 도움이 될 것으로 예상합니다. 의사의 작업량을 줄임 으로써이 시스템은 튜브 잘못 배치 및 기흉을 감지하고 환자 사망률 및 병원 체류를 줄이며 궁극적으로 의료 비용을 낮추는 데 필요한 시간을 단축 할 것으로 예상됩니다.
연구 개요
연구 유형
등록 (추정된)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Taiwan
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Taipei, Taiwan, 대만, 100225
- National Taiwan University Hospital
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연락하다:
- Chu-Lin Tsai, Medical Doctor
- 전화번호: +886-2-2312-3456 ext. 267684
- 이메일: chulintsai2@ntu.edu.tw
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
단위 포함 기준 :
- 응급 중환자 또는 집중 치료실.
- 이 단위에는 기관 내 삽관, 비위 튜브 삽입 또는 기흉의 위험이있는 인공 호흡기 사용으로 인해 흉부 X- 레이가 필요한 환자가 포함되었습니다.
단위 제외 기준 :
- 부대 감독자는 재판에 참여하기로 동의하지 않습니다.
- 이 장치는 AI 지원 시스템 (예 : 데이터 연결 또는 시스템 지원 없음)을 구현할 수 없습니다.
환자의 포함 기준 :
● 성인이며 다음 조건 중 하나로 인해 흉부 X- 레이를 필요로하는 환자 : 기관 내 삽관, 비장 삽관 또는 폐렴을 유발할 가능성이있는 인공 호흡기 사용.
환자에 대한 제외 기준 : 분리 병동 또는 소아과의 환자
- 고립 된 병동 환자.
- 유아 집중 치료실 환자
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 특수 증상
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 간섭
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의사는 환자 치료 중 추가 의사 결정 참조로 AI 모델의 예측에 액세스 할 수있는 권한이 있습니다.
이러한 예측은 몇 초 안에 생성되며 CXR의 AI 분석을 통한 튜브 오해 (예 : 비위 튜브, 기관 내 튜브) 및 pneumothorax와 같은 문제를 식별하는 데 도움이되며, 이는 의사가 이미지를 검토하도록 경고합니다.
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간섭 없음: 표준 임상 실습
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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병원 내 사망률
기간: 입원 기간 동안 평균 1 주일
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병원 퇴원까지 흉부 X- 레이를 겪은 후 환자의 생존은 모니터링됩니다.
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입원 기간 동안 평균 1 주일
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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입원 기간
기간: 입원 기간 동안 평균 1 주일
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환자가 입원에서 퇴원까지 병원에서 보내는 시간은 일반적으로 며칠 내에 측정됩니다.
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입원 기간 동안 평균 1 주일
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오해 감지 시간
기간: 입원 기간 동안 평균 1 주일
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AI 시스템이 잘못 배치 된 카테터 또는 기흉을 감지하는 시간을 줄일 수 있는지 여부를 평가하여 임상 개입의 적시성을 향상시킵니다.
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입원 기간 동안 평균 1 주일
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
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 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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