Sztuczna inteligencja do przewidywania sepsy na OIT (AICUSepsis)
Zastosowanie modelu prognozowania sepsy opartego na sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji klinicznych na OIT
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Szczegółowy opis
Przyjęty w tym badaniu model predykcji sepsy został ukończony we wstępnym przygotowaniu, które zostało skonstruowane na 7000 pacjentów od czasu powstania kompleksowego OIT i przyjęto standard diagnostyczny sepsy 3.0. Model predykcji sepsy został zbudowany przy użyciu platformy Python i algorytmu XGBoost , który wykorzystano do przewidywania częstości występowania sepsy u pacjentów OIOM w ciągu 24 godzin. Ogólna dokładność wyniosła 82%, a pole pod krzywą Auroc 0,854.
Pacjentom, którzy spełnili kryteria włączenia i wyłączenia, podano dzienny model predykcji sepsy, a na podstawie wyników testu utworzono ilościową listę kontrolną. Istnieją dwa rodzaje przewidywanych wyników: niskie ryzyko i wysokie ryzyko. Ilościowe listy kontrolne są dostępne dla lekarzy prowadzących w celu poprawy skuteczności diagnostycznej. Wyniki były traktowane jako poufne dla klinicysty.
U wszystkich pacjentów posocznicę zdiagnozowało dwóch starszych lekarzy prowadzących w ustalonym czasie. Diagnoza składała się z dwóch rodzajów: tak i nie. Jeśli dwóch lekarzy prowadzących ma odmienne zdanie, trzeci lekarz prowadzący zostanie włączony do diagnozy korygującej, a obecność sepsy zostanie stwierdzona w stosunku 2:1. Lekarze prowadzący są niezależni od siebie.
Gdy wyniki diagnozy lekarza prowadzącego są wprowadzane do systemu, wyniki przewidywania wczorajszego modelu przewidywania sepsy są porównywane i obliczane w celu określenia dokładności modelu przewidywania
Typ studiów
Zapisy (Oczekiwany)
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: 琦强 梁
- Numer telefonu: 13685753994
- E-mail: deter_leung@sina.com
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
Akceptuje zdrowych ochotników
Płeć kwalifikująca się do nauki
Metoda próbkowania
Badana populacja
Opis
Kryteria przyjęcia:
Wszyscy pacjenci z ostrym stanem krytycznym, którzy kwalifikują się do przyjęcia na OIOM w okresie badania
Kryteria wyłączenia:
- Pacjenci w wieku poniżej 16 lat;
- Kobiety w ciąży i rodzące;
- Pacjenci, którzy planowali zostać przyjęci na oddział chirurgiczny i przeniesieni następnego dnia po ocenie;
- Pacjenci przyjęci na oddział z rozpoznaniem sepsy;
- Pacjenci przebywający na OIT przebywają krócej niż 24 godziny;
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Model przewidywania sepsy
Ta grupa osób została wykorzystana do podjęcia decyzji przez klinicystę, a model predykcji sepsy został użyty jednocześnie do prognozy, ale model nie był zaangażowany w podejmowanie decyzji i został użyty tylko do weryfikacji
|
Głównym celem pracy jest ocena dokładności modelu predykcji sepsy ustalonego na wczesnym etapie.
Występowanie sepsy jest określane na podstawie codziennej oceny klinicznej lekarzy, a wyniki modelu przewidywania sepsy są dopasowywane i korygowane.
|
|
Codzienna ocena kliniczna lekarzy
Ta grupa osób została wykorzystana do decyzji klinicysty bez modelu przewidywania sepsy.
|
Głównym celem pracy jest ocena dokładności modelu predykcji sepsy ustalonego na wczesnym etapie.
Występowanie sepsy jest określane na podstawie codziennej oceny klinicznej lekarzy, a wyniki modelu przewidywania sepsy są dopasowywane i korygowane.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Dokładność diagnozy modelowej
Ramy czasowe: 2 lata
|
Ocena dokładności modelu predykcyjnego w zastosowaniu klinicznym
|
2 lata
|
Współpracownicy i badacze
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Oczekiwany)
Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)
Ukończenie studiów (Oczekiwany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- SHZJU-ICU2020-202
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
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 .