Klinisk evaluering av AI-basert beslutningsstøtte for tidlig rehabilitering etter kirurgi (DESIRE)
Evaluering av klinisk effektivitet og implementering av et beslutningsstøtteverktøy basert på kunstig intelligens som veileder tidlig rehabilitering etter gastrointestinal- og onkologikirurgi
Etter gastrointestinal eller onkologisk kirurgi kan det være vanskelig å avgjøre når en pasient er klar til å trygt begynne tidlig rehabilitering eller gå mot utskrivning. Forsinkelser kan forlenge sykehusoppholdet, mens for tidlige avgjørelser kan øke risikoen.
Denne studien evaluerer et kunstig intelligens (KI)-basert beslutningsstøtteverktøy som analyserer rutinemessig innsamlede sykehusdata for å identifisere pasienter som sannsynligvis er klare for tidlig rehabilitering og utskrivningsplanlegging etter kirurgi. Verktøyet gir et enkelt ja/nei-utdata for å støtte klinikere i deres beslutningsprosess.
KI-verktøyet erstatter ikke klinisk skjønn. Behandlende leger forblir fullt ansvarlige for alle omsorgsavgjørelser.
Formålet med denne studien er å undersøke hvor godt dette verktøyet fungerer i klinisk praksis og hvordan det kan implementeres trygt og effektivt for å støtte postoperativ omsorg.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Pasienter som gjennomgår gastrointestinal eller onkologisk kirurgi krever ofte nøye overvåking etter operasjonen. I dagene etter operasjonen vurderer helsepersonell mange faktorer, som vitale tegn, laboratorieresultater, bedringsprosessen og behovet for sykehusbaserte behandlinger. Basert på denne informasjonen tas det beslutninger om når pasientene trygt kan starte tidlig rehabilitering eller gå mot utskrivningsplanlegging.
I denne studien evaluerer forskerne et kunstig intelligens (AI)-basert beslutningsstøtteverktøy designet for å hjelpe klinikere med disse beslutningene. Verktøyet analyserer rutinemessig innsamlet informasjon fra den elektroniske pasientjournalen, inkludert demografiske data, type kirurgi, vitale tegn, laboratorieverdier og medisininformasjon. Ved å bruke disse dataene gir systemet et enkelt ja/nei-utdata som indikerer om en pasient sannsynligvis er klar for tidlig rehabilitering og utskrivningsplanlegging på andre dagen etter operasjonen.
AI-verktøyet er kun rådgivende. Det tar ikke behandlingsbeslutninger og kan ikke iverksette noen handlinger. Den behandlende legen vurderer alltid pasientens tilstand uavhengig og tar den endelige beslutningen om omsorg, rehabilitering og utskrivningsplanlegging.
Studien fokuserer på to hovedaspekter:
- Hvor nøyaktig AI-verktøyet identifiserer pasienter som er klare for tidlig rehabilitering og utskrivningsplanlegging.
- Hvordan verktøyet trygt og praktisk kan integreres i daglige kliniske arbeidsflyter.
Deltakelse i denne studien endrer ikke behandlingsstandarden. Alle pasienter fortsetter å motta rutinemessig postoperativ omsorg i henhold til eksisterende sykehusprotokoller. AI-verktøyet tjener utelukkende som en ekstra informasjonskilde for klinikere.
Pasientdata som brukes av AI-systemet behandles innenfor sikre sykehussystemer og håndteres i samsvar med databeskyttelsesforskrifter. Ingen ytterligere tester eller prosedyrer kreves spesifikt for denne studien.
Resultatene fra denne studien kan bidra til å forbedre postoperativ omsorg ved å støtte rett tidlig rehabilitering og utskrivningsplanlegging, potensielt redusere unødvendige sykehusopphold samtidig som pasientsikkerheten opprettholdes.
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Denise Hilling, MD, PhD
- Telefonnummer: +31 10 704 19 02
- E-post: d.hilling@erasmusmc.nl
Studiesteder
-
-
-
Rotterdam, Nederland
- Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam
-
Ta kontakt med:
- Denise Hilling, MD PhD
- Telefonnummer: +31 10 704 19 02
- E-post: d.hilling@erasmusmc.nl
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Voksne i alderen 18 år eller eldre
- Som gjennomgår gastrointestinal eller onkologisk kirurgi
- Postoperativt innlagt på kirurgisk avdeling
- Forventes å være innlagt i minst 2 dager etter operasjonen
Eksklusjonskriterier:
- Innlagt på intensivavdeling (ICU) ved prediksjonstidspunktet på postoperativ dag 2
- Manglende evne til å gi informert samtykke på nederlandsk eller engelsk
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: N/A
- Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Eksperimentell: Kohort på 103 pasienter som gjennomgår GE/onkirurgi og innlegges >2 dager etter operasjonen
|
Intervensjonen består av klinisk bruk av et låst, ikke-adaptivt kunstig intelligens (AI)-basert klinisk beslutningsstøttesystem (DESIRE) som analyserer rutinemessig innsamlede elektroniske helsedata for å forutsi, på postoperativ dag 2, risikoen for at en pasient vil kreve sykehusspesifikke intervensjoner etter gastrointestinal eller onkologisk kirurgi. Systemet trekker automatisk ut demografiske, perioperative, vitale tegn, laboratorie- og legemiddelrelaterte variabler og genererer et binært (ja/nei) utdata som indikerer om pasienten sannsynligvis har lav risiko for å kreve ytterligere sykehusbehandling. En forhåndsdefinert konservativ terskel brukes for å identifisere pasienter som er kvalifiserte for tidlig rehabilitering. |
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Andel pasienter som krever uplanlagt eskalering av sykehus-spesifikk behandling innen 30 dager etter tidlig overføring til rehabiliteringsområdet.
Tidsramme: Fra postoperative dag 2 (tidspunkt for AI-prediksjon og potensiell overføring til rehabiliteringsområde) gjennom 30 dager etter operasjonen
|
Dette er et sammensatt utfall, som består av noen av følgende hendelser: Innleggelse på intensivavdeling Re-operasjon Radiologisk intervensjon Administrering av intravenøse antibiotika Respirasjonssvikt (nytt behov for tilleggsoxygen) 30-dagers dødelighet 30-dagers akutt nyinnleggelse |
Fra postoperative dag 2 (tidspunkt for AI-prediksjon og potensiell overføring til rehabiliteringsområde) gjennom 30 dager etter operasjonen
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Antatt)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
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
Nøkkelord
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- DESIRE implementation
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
produkt produsert i og eksportert fra USA
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. .