Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Ustanowienie systemu diagnozowania niedożywienia z wykorzystaniem technologii sztucznej inteligencji

28 marca 2023 zaktualizowane przez: Peking Union Medical College Hospital

Ustanowienie systemu diagnozowania niedożywienia przy użyciu technologii sztucznej inteligencji w celu poprawy stosowania ścieżki klinicznej

Częstość występowania niedożywienia szacuje się na 30-50% hospitalizowanych pacjentów w Chinach. Niedożywienie związane z chorobą zwiększa ryzyko infekcji, śmiertelności, długości hospitalizacji, a także obciążenia ekonomiczne. Narodowy Plan Żywienia proponował ograniczenie niedożywienia, ale jasny, skuteczny plan działania i protokół jeszcze nie istnieją. Kilka czynników utrudnia rozwiązanie powyższych problemów. Należą do nich: 1) niska skuteczność obecnych metod diagnozowania niedożywienia; 2) brak dynamicznej, standardowej metody pozwalającej na ilościową ocenę stanu odżywienia. W tym celu badacze dążą do ustanowienia systemu diagnozowania niedożywienia opartego na sztucznej inteligencji, aby poprawić stosowanie ścieżki klinicznej niedożywienia. Po pierwsze, badacze stworzą wielowymiarowy duży zbiór danych na temat niedożywienia, oparty na naszym wcześniej utworzonym krajowym zestawie danych przesiewowych dotyczących odżywiania w szpitalach.

Będzie zawierać głębokie obrazy twarzy 3D, częściowo ustrukturyzowaną i ustrukturyzowaną elektroniczną dokumentację medyczną. Następnie badacze wykorzystają algorytm uczenia się zespołowego, aby ustanowić w pełni automatyczny model diagnozy niedożywienia oparty na sztucznej inteligencji, który obejmuje diagnozę zarówno etiologiczną, jak i fenotypową.

Przegląd badań

Status

Zakończony

Warunki

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Rzeczywisty)

500

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Beijing
      • Beijing, Beijing, Chiny, 100010
        • Dongcheng district，Peking union medical college hospital

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

18 lat do 100 lat (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Pacjenci hospitalizowani w Peking Union Medical College

Opis

Kryteria przyjęcia:

  • Dorośli (≥18 lat);
  • W ciągu 48 godzin od przyjęcia;
  • Pacjenci hospitalizowani z wysokim ryzykiem niedożywienia, takim jak nowotwory złośliwe, przewlekła obturacyjna choroba płuc itp.;
  • Narodowość Hanów;
  • Możliwość wyrażenia świadomej zgody.

Kryteria wyłączenia:

  • Pacjenci ze sztucznymi zmianami twarzy (takimi jak chirurgia plastyczna, radioterapia głowy i szyi, urazy głowy i szyi);
  • Choroby ze specjalnymi zmianami na twarzy (takie jak akromegalia);
  • Użytkownicy dużych dawek glukokortykoidów;
  • Pacjenci z obrzękiem twarzy;
  • Przyjęcie w nagłych wypadkach z przewidywanym czasem pobytu krótszym niż 3 dni;
  • Inne warunki, które zdaniem badaczy nie mogły zostać uwzględnione

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
diagnostyka niedożywienia
Ramy czasowe: W ciągu 48 godzin od przyjęcia
Wykorzystanie Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) do diagnozowania niedożywienia wśród hospitalizowanych pacjentów
W ciągu 48 godzin od przyjęcia

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Peking Union Medical College Hospital

Współpracownicy

Peking Union Medical College
Sichuan Academy of Medical Sciences

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

13 sierpnia 2021

Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)

21 kwietnia 2022

Ukończenie studiów (Rzeczywisty)

21 maja 2022

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

25 lutego 2021

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

25 lutego 2021

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

1 marca 2021

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

29 marca 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

28 marca 2023

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2021

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • JS-2768

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Subskrybuj