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AIR-CPR 연구: AI 기반 흉부 압박 (AIR-CPR)

2026년 2월 19일 업데이트: Sheng-En Chu, Far Eastern Memorial Hospital

병원 밖 심정지 환자에 대한 심폐소생술 중 흉부 압박 영역을 최적화하기 위해 인공 지능 활용.

AIR-CPR 프로젝트는 인공지능(AI)을 활용하여 가슴 압박 위치를 최적화함으로써 병원 밖 심정지(OHCA) 환자의 생존율을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 현재 가이드라인은 표준화된 압박 지점(흉골의 하반부)을 권장하고 있지만, 최근 연구에 따르면 이 위치는 약 48.7%의 환자에서 대동맥 판막을 압박하여 성공적인 소생 가능성을 현저히 감소시킬 수 있습니다.

이 연구는 YOLO v8을 기반으로 한 딥러닝 모델을 개발하여 실시간 동맥압 파형을 분석하여 적절한 대동맥 판막의 개폐를 식별할 것입니다. 인간이 쉽게 구별하기 어려운 특정 파형 특징을 식별함으로써, AI는 구조자에게 압박 부위를 조정하도록 안내합니다(일반적으로 좌심실 쪽으로). 이를 통해 최적의 혈액 출력을 보장합니다. 이 프로젝트는 CPR을 표준화된 "일률적인" 접근법에서 맞춤형 정밀의학 개입으로 전환하는 것을 추구합니다.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

상세 설명

이 3년간의 전향적 연구는 정밀 CPR을 안내하기 위한 "AI 강화 동맥 파형 모니터"를 개발하고 임상적으로 검증하기 위해 설계되었습니다.

  1. 연구 가설 및 목표 이 연구는 AI가 동맥 압력 파형을 분석하여 대동맥판 압박(경식도 심초음파, TEE로 확인)을 정확히 예측할 수 있다는 가설을 검증하여, 대동맥판을 피하고 심박출량을 극대화하는 최적의 압박 위치를 구조자가 찾을 수 있도록 합니다.

  2. 구현 단계

    이 프로젝트는 다음과 같이 5개의 구별된 단계로 나뉩니다:

    사례 준비: 동기화된 TEE 비디오와 동맥 압력 데이터를 수집하기 위해 150명의 OHCA 환자를 등록합니다.

    동맥 파형 감지 모델: 연속적인 압력 신호를 단일 압박 파형 샘플로 자동 분할하는 알고리즘을 개발합니다.

    압박 영역 감지 모델: 환자의 생리학적 데이터(연령, 성별, 병력)와 통합된 YOLO v8 기반 모델을 훈련하여 "압박된" 및 "비압박된" 대동맥판 상태를 구별합니다.

    임상 외부 테스트: TEE "골드 스탠다드" 결과와 모델 정확도를 검증하기 위해 추가로 75명의 환자를 등록합니다.

    실현 가능성 평가: 30건의 실제 임상 사례에서 "소생 지원 앱"으로 모델을 배포하여 실시간 안내 능력, 속도 및 환자 결과에 미치는 영향을 평가합니다.

  3. 기술적 방법론

    데이터 추출: 생리학적 모니터 화면에서 직접 고품질 수치 데이터를 추출하기 위해 이진화 및 보간 곡선 피팅을 사용합니다.

    AI 아키텍처: 복잡한 환자 이질성을 통합하기 위해 주의 기반 아키텍처 및 완전 연결 신경망과 결합된 개선된 YOLO v8 프레임워크를 활용합니다.

    임상 개입: AI가 대동맥판 압박을 식별할 때, 구조자는 판막이 더 이상 막히지 않을 때까지 압박 위치(일반적으로 아래쪽 및 왼쪽으로)를 조정하라는 지시를 받게 됩니다.

  4. 결과 측정 이 연구는 식별 성공률(AI 대 TEE), 회피 성공률(성공적인 재배치) 및 ROSC, 퇴원까지의 생존율, 유리한 신경학적 결과를 포함한 전통적인 소생 지표를 평가할 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

255

연락처 및 위치

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

연구 연락처

  • 이름: Sheng-En Chu, physician
  • 전화번호: 886-2-7728-1843
  • 이메일: ianchu300@msn.com

연구 장소

  • 대만
    • Banqiao
      • New Taipei City, Banqiao, 대만, 220
        • 모병
        • Far Eastern Memorinal Hospital
        • 연락하다:

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

연구 대상군은 외상성 외부 병원 심정지가 아닌 성인 환자들로, 이들은 원동 기념 병원 응급실로 이송된 환자들입니다. 이 시설은 신베이시의 유일한 의료 센터이며, 도시의 OHCA 사례 중 약 30%를 처리하여, 고급 생명 지원을 받는 다양한 고용량 환자 샘플을 보장합니다.

설명

포함 기준:

  1. 20세 이상의 성인.
  2. 응급실에서 심폐소생술(CPR)을 시행 중인 병원 외 심정지(OHCA) 환자.

비외상성 요인으로 인한 심정지.

제외 기준:

  1. 임신 환자.
  2. 명백한 사망 징후가 있는 환자.
  3. '심폐소생 금지'(DNR) 서명이 있는 환자.
  4. 체외 심폐소생술(ECPR)이 필요한 환자.
  5. 대동맥 재생혈관 풍선 폐쇄술(REBOA)이 필요한 환자.
  6. 대량 출혈, 대동맥 응급, 긴장성 기흉, 심장 압전, 또는 폐색전증으로 인한 심정지.
  7. 심한 대동맥판막 질환 병력 또는 이전 대동맥판막 수술 병력.
  8. TEE 또는 대퇴동맥 카테터 삽입이 금기인 환자.
  9. CPR 중 의료진이 TEE 또는 대퇴동맥 카테터 삽입을 수행할 수 없는 상황.

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
AI 강화 소생술을 받는 OHCA 환자.
비외상성 병원 밖 심정지(OHCA)로 인해 원동기념병원 응급실에서 고급심장소생술(ALS)을 받는 성인 환자(20세 이상). 이 코호트는 AI 훈련 데이터를 제공하고(1-2년차), AI 유도 압박 기술의 임상 검증에 참여합니다(3년차).
장치: 장치: AI 강화 동맥 파형 모니터 (AIR-CPR 앱)
대퇴 동맥 카테터(A-line)에서 실시간으로 측정된 동맥압 파형을 분석하는 YOLO v8 아키텍처 기반 딥러닝 애플리케이션입니다. 이 애플리케이션은 현재 흉부 압박 위치가 경식도 초음파(TEE)로 확인된 대동맥판 압박을 유발하는지 여부를 식별하고, 소생 팀에게 즉각적인 피드백을 제공합니다.
절차: AI 기반 가슴 압박 재위치 조정
AI 애플리케이션이 대동맥판 압박을 나타낼 때, 구급대원은 기계적 가슴 압박(LUCAS) 위치를 조정합니다. 문헌과 AI 피드백을 바탕으로, 이 조정은 일반적으로 대동맥판을 피하고 좌심실 박출량을 최적화하기 위해 압박 지점을 아래쪽으로 그리고 왼쪽 흉골연 라인 쪽으로 이동하는 것을 포함합니다.
진단 검사: 경식도 심초음파검사 (TEE)
연구 전반에 걸쳐 "골드 스탠더드"로 사용됩니다. TEE는 심폐소생술(CPR) 중에 수행되어 대동맥 판막의 실제 개폐와 심장 방의 변형을 기록하며, AI 훈련을 위한 레이블과 임상 시험 검증을 제공합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
대동맥판 압박의 AI 식별 정확도
기간: 임상 시험 단계 및 실현 가능성 평가(2년차 및 3년차) 중 수집된 데이터입니다.
CPR 중 대동맥 판막이 압축되었는지 열렸는지를 식별하는 AI 모델의 정확도는, 검증을 위한 표준으로 경식도 심초음파(TEE)를 사용합니다.
임상 시험 단계 및 실현 가능성 평가(2년차 및 3년차) 중 수집된 데이터입니다.

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
대동맥판 압박의 성공적 회피
기간: 임상 타당성 평가 기간(3년차).
AI 앱 피드백을 기반으로 소생 팀이 대동맥 판막 압박을 멈추기 위해 가슴 압박 위치를 성공적으로 조정한 사례의 비율, TEE로 확인됨.
임상 타당성 평가 기간(3년차).
압축 조정에 소요된 시간
기간: 임상 타당성 평가 기간 동안(3년차).
첫 번째 동맥 파형 감지와 흉부 압박 재위치 완료 사이의 시간 간격.
임상 타당성 평가 기간 동안(3년차).
자발 순환 회복률 (ROSC)
기간: 응급실 소생술 시작부터 퇴원 또는 사망까지(최대 약 30일).
ROSC 및 지속적 ROSC(20분 이상 유지)의 발생률, 그리고 병원 입원 및 퇴원까지의 생존율.
응급실 소생술 시작부터 퇴원 또는 사망까지(최대 약 30일).
퇴원 시 유리한 신경학적 결과
기간: 퇴원 시(대략 30일까지).
대뇌 성능 범주(CPC 1-2) 또는 수정된 랭킨 척도(mRS 0-2)를 사용한 신경학적 상태 평가.
퇴원 시(대략 30일까지).
흉부 압박 분율 (CCF)
기간: 임상 실현 가능성 평가 기간 동안(3년차).
가슴 압박이 수행된 총 소생 시간의 비율로, AI 기반 조정이 압박의 연속성에 부정적인 영향을 미치지 않도록 보장합니다.
임상 실현 가능성 평가 기간 동안(3년차).

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Far Eastern Memorial Hospital

협력자

National Health Research Institutes, Taiwan

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

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)

2025년 1월 6일

기본 완료 (추정된)

2027년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

2027년 12월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 2월 19일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 2월 19일

처음 게시됨 (실제)

2026년 2월 24일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 2월 24일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 2월 19일

마지막으로 확인됨

2026년 2월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 113046-F

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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