Etablering av feilernæringsdiagnosesystem ved å bruke teknologi med kunstig intelligens
Etablering av feilernæringsdiagnosesystem ved å bruke kunstig intelligens-teknologi for å forbedre anvendelsen av klinisk vei
Forekomsten av underernæring er estimert til 30-50 % av sykehuspasienter i Kina. Sykdomsrelatert underernæring øker risikoen for infeksjon, dødelighet, lengden på sykehusinnleggelsen samt den økonomiske belastningen. Nasjonal ernæringsplan foreslått å redusere underernæring, men et klart, effektivt veikart og protokoll har ikke eksistert ennå. Flere faktorer hindrer å løse de ovennevnte utfordringene. De inkluderer: 1) den lave effektiviteten til gjeldende underernæringsdiagnosemetoder; 2) mangelen på dynamisk standardmetode som kan evaluere ernæringsstatus på kvantitativ måte. For dette formål, tar etterforskerne sikte på å etablere et kunstig intelligens feilernæringsdiagnosesystem for å forbedre anvendelsen av underernæring Clinical Pathway. For det første vil etterforskerne etablere et multidimensjonalt underernæringsdatasett, basert på vårt tidligere bygde nasjonale sykehusernæringsscreeningsdatasett.
Den vil inneholde dype 3D-ansiktsbilder, semistrukturert og strukturert elektronisk journal. Deretter vil etterforskerne bruke ensemblelæringsalgoritme for å etablere en helautomatisk, kunstig intelligens underernæringsdiagnosemodell som inkluderer både etiologisk og fenotypisk diagnose.
Studieoversikt
Status
Forhold
Studietype
Registrering (Faktiske)
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Wei Chen
- Telefonnummer: +8669154095
- E-post: chenw@pumch.cn
Studiesteder
-
-
Beijing
-
Beijing, Beijing, Kina, 100010
- Dongcheng district，Peking union medical college hospital
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
Tar imot friske frivillige
Kjønn som er kvalifisert for studier
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Voksne (≥18 år);
- Innen 48 timer etter opptak;
- Innlagte pasienter med høy risiko for underernæring, slik som ondartede svulster, kronisk obstruktiv lungesykdom, etc;
- Han nasjonalitet;
- Kunne gi informert samtykke.
Ekskluderingskriterier:
- Pasienter med kunstige ansiktsforandringer (som plastisk kirurgi, strålebehandling av hode og nakke, hode- og nakketraumer);
- Sykdommer med spesielle ansiktsforandringer (som akromegali);
- Høydose glukokortikoidbrukere;
- Pasienter med ansiktsødem;
- Akuttinnleggelse med forventet oppholdstid på mindre enn 3 dager;
- Andre forhold forskerne mente ikke kunne inkluderes
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
feilernæringsdiagnose
Tidsramme: Innen 48 timer etter opptak
|
Bruke Global Leadership Initiative on Underernæring (GLIM) for å diagnostisere underernæring blant innlagte pasienter
|
Innen 48 timer etter opptak
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Faktiske)
Studiet fullført (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- JS-2768
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .