Using Artificial Intelligence To Improve Ventilator Settings For Intensive Care Patients
15 mei 2026 bijgewerkt door: Wu Rongzhou
Research on Intelligent Optimization of Ventilator Parameters for Intensive Care Patients Based on Multimodal Large Models
This observational study aims to determine whether an AI-assisted decision support system can improve clinical outcomes for mechanically ventilated pediatric patients (aged 1 month to 18 years) in the PICU, compared to standard care provided by medical staff.
The primary question addressed is: Do patients whose ventilator parameter optimization decisions are guided by AI assistance achieve a greater number of ventilator-free days within 28 days than those managed by medical staff?
By utilizing clinical data collected following tracheal intubation to generate AI-driven recommendations-and comparing these against the actual adjustments made by physicians-this study seeks to assess whether the AI-assisted decision support system can effectively improve clinical outcomes for mechanically ventilated patients in the PICU.
Studie Overzicht
Toestand
Voltooid
Studietype
Observationeel
Inschrijving (Werkelijk)
2000
Contacten en locaties
In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.
Studie Locaties
-
-
Zhejiang
-
Wenzhou, Zhejiang, China, 325000
- The Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital
-
-
Deelname Criteria
Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.
Geschiktheidscriteria
Leeftijden die in aanmerking komen voor studie
- Kind
- Volwassen
Accepteert gezonde vrijwilligers
Nee
Bemonsteringsmethode
Niet-waarschijnlijkheidssteekproef
Studie Bevolking
Pediatric patients aged 1 month to 18 years admitted to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU) of the Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University and Yuying Children's Hospital, who are receiving mechanical ventilation.
Beschrijving
Inclusion Criteria:
- PICU patients aged 1 month to 18 years.
- Receiving invasive mechanical ventilation, expected to last ≥ 48 hours.
- Informed consent signed prior to enrollment.
Exclusion Criteria:
- Expected survival < 24 hours
- Irreversible brain injury (GCS = 3 + absence of brainstem reflexes)
- Severe congenital cardiopulmonary malformations affecting ventilation assessment
- Pregnancy (must be ruled out in adolescent girls)
- Currently participating in other ventilation intervention trials
- Guardian refusal to participate
Studie plan
Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.
Hoe is de studie opgezet?
Ontwerpdetails
Cohorten en interventies
Groep / Cohort |
|---|
|
AI-Assisted Ventilator Parameter Optimization in Pediatric ICU
Clinical data from key time points following tracheal intubation in each pediatric patient were input into an AI system to generate recommendations.
These recommendations were then compared against the actual adjustments made by physicians, enabling a counterfactual assessment to determine whether-had the AI's suggestions been adopted-the number of ventilator-free days within a 28-day period would have been superior.
|
Wat meet het onderzoek?
Primaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
Number of ventilator-free days within 28 days
Tijdsspanne: From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
|
Days survived and free from invasive ventilation
|
From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
|
Secundaire uitkomstmaten
Uitkomstmaat |
Maatregel Beschrijving |
Tijdsspanne |
|---|---|---|
|
mortality rate
Tijdsspanne: 28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
All-cause mortality at 28 and 90 days following tracheal intubation
|
28 and 90 days after the initiation of tracheal intubation
|
|
Mechanical Ventilation-Related Complications
Tijdsspanne: From the start of tracheal intubation to Day 28
|
Cumulative duration of mechanical ventilation, reintubation rate (within 48 hours of extubation), ventilator-associated pneumonia (VAP), barotrauma.
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
|
Length of Hospital Stay
Tijdsspanne: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
PICU Length of Stay, Total Hospital Length of Stay
|
The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
|
Artificial Intelligence System Evaluation
Tijdsspanne: From the start of tracheal intubation to Day 28
|
Physician Adoption Rates and Outcomes of Cases Involving Discrepancies Between AI Recommendations and Physician Decisions
|
From the start of tracheal intubation to Day 28
|
|
Health Economics
Tijdsspanne: The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
PICU Hospitalization Costs
|
The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
|
Medewerkers en onderzoekers
Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.
Sponsor
Publicaties en nuttige links
De persoon die verantwoordelijk is voor het invoeren van informatie over het onderzoek stelt deze publicaties vrijwillig ter beschikking. Dit kan gaan over alles wat met het onderzoek te maken heeft.
Algemene publicaties
- Gattinoni L, Tonetti T, Cressoni M, Cadringher P, Herrmann P, Moerer O, Protti A, Gotti M, Chiurazzi C, Carlesso E, Chiumello D, Quintel M. Ventilator-related causes of lung injury: the mechanical power. Intensive Care Med. 2016 Oct;42(10):1567-1575. doi: 10.1007/s00134-016-4505-2. Epub 2016 Sep 12.
- Acute Respiratory Distress Syndrome Network; Brower RG, Matthay MA, Morris A, Schoenfeld D, Thompson BT, Wheeler A. Ventilation with lower tidal volumes as compared with traditional tidal volumes for acute lung injury and the acute respiratory distress syndrome. N Engl J Med. 2000 May 4;342(18):1301-8. doi: 10.1056/NEJM200005043421801.
- Fleuren LM, Klausch TLT, Zwager CL, Schoonmade LJ, Guo T, Roggeveen LF, Swart EL, Girbes ARJ, Thoral P, Ercole A, Hoogendoorn M, Elbers PWG. Machine learning for the prediction of sepsis: a systematic review and meta-analysis of diagnostic test accuracy. Intensive Care Med. 2020 Mar;46(3):383-400. doi: 10.1007/s00134-019-05872-y. Epub 2020 Jan 21.
- Char DS, Shah NH, Magnus D. Implementing Machine Learning in Health Care - Addressing Ethical Challenges. N Engl J Med. 2018 Mar 15;378(11):981-983. doi: 10.1056/NEJMp1714229. No abstract available.
- Pirracchio R, Petersen ML, Carone M, Rigon MR, Chevret S, van der Laan MJ. Mortality prediction in intensive care units with the Super ICU Learner Algorithm (SICULA): a population-based study. Lancet Respir Med. 2015 Jan;3(1):42-52. doi: 10.1016/S2213-2600(14)70239-5. Epub 2014 Nov 24.
- Chen JH, Asch SM. Machine Learning and Prediction in Medicine - Beyond the Peak of Inflated Expectations. N Engl J Med. 2017 Jun 29;376(26):2507-2509. doi: 10.1056/NEJMp1702071. No abstract available.
- Komorowski M, Celi LA, Badawi O, Gordon AC, Faisal AA. The Artificial Intelligence Clinician learns optimal treatment strategies for sepsis in intensive care. Nat Med. 2018 Nov;24(11):1716-1720. doi: 10.1038/s41591-018-0213-5. Epub 2018 Oct 22.
- Esteva A, Robicquet A, Ramsundar B, Kuleshov V, DePristo M, Chou K, Cui C, Corrado G, Thrun S, Dean J. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. doi: 10.1038/s41591-018-0316-z. Epub 2019 Jan 7.
- Topol EJ. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nat Med. 2019 Jan;25(1):44-56. doi: 10.1038/s41591-018-0300-7. Epub 2019 Jan 7.
Studie record data
Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.
Bestudeer belangrijke data
Studie start (Werkelijk)
1 januari 2021
Primaire voltooiing (Werkelijk)
31 december 2025
Studie voltooiing (Werkelijk)
31 december 2025
Studieregistratiedata
Eerst ingediend
10 mei 2026
Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria
15 mei 2026
Eerst geplaatst (Werkelijk)
18 mei 2026
Updates van studierecords
Laatste update geplaatst (Werkelijk)
18 mei 2026
Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria
15 mei 2026
Laatst geverifieerd
1 mei 2026
Meer informatie
Termen gerelateerd aan deze studie
Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden
Andere studie-ID-nummers
- 2026-K-78-01
Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)
Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?
NEE
Beschrijving IPD-plan
Individual participant data will not be shared, the study's ethical approvals and consent agreements do not permit public data sharing.
Access may be considered upon reasonable request to the corresponding author, subject to institutional review and data use agreements to ensure patient privacy and compliance with regulations.
Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel
Nee
Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct
Nee
Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .