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

AI Clinician XP2 — badanie klinicysty AI działające w czasie rzeczywistym na OIOM-ie

24 lutego 2023 zaktualizowane przez: Imperial College London

AI Clinician XP2 — badanie pilotażowe klinicysty AI działające w czasie rzeczywistym na OIOM-ie

Podstawą resuscytacji posocznicy jest podawanie płynów dożylnych (IVF) i/lub leków wazopresyjnych (leków, które ściskają naczynia krwionośne w celu zwiększenia ciśnienia krwi) w celu utrzymania przepływu krwi i zapobiegania niewydolności narządów. Istnieje jednak ogromna niepewność co do indywidualnego dawkowania tych leków u indywidualnego pacjenta, częściowo z powodu dużej niejednorodności sepsy. Obecne wytyczne zawierają zalecenia na poziomie populacji, ale nie indywidualizują decyzji. Błędne decyzje prowadzą do gorszych wyników i zwiększonego wykorzystania zasobów OIT. Narzędzie do personalizacji tych leków może poprawić przeżywalność pacjentów.

Badacze opracowali nową metodę automatycznego i ciągłego przeglądania i zalecania lekarzom właściwej dawki tych leków, która została stworzona przy użyciu technik sztucznej inteligencji (AI) zastosowanych w dużych medycznych bazach danych. Zastosowana metoda nazywana jest uczeniem się przez wzmacnianie, a technologię nazywamy „Klinicystą AI”.

W AI Clinician XP1 badacze przetestowali bezpieczeństwo AI Clinician podczas pracy w „trybie cienia”, tj. w pseudonimizowanych partiach danych pacjentów prezentowanych klinicystom poza służbą. Umożliwiło to badaczom 1) opracowanie metod i oprogramowania do łączenia się z elektroniczną dokumentacją medyczną w czasie rzeczywistym (EHR); 2) sprawdzić bezpieczeństwo algorytmu stosowanego we współczesnej kohorcie pacjentów OIOM w Wielkiej Brytanii.

W XP2 AI Clinician będzie działać w czasie rzeczywistym na dedykowanych komputerach przy łóżkach rzeczywistych pacjentów na 4 oddziałach intensywnej terapii w 2 funduszach NHS (trzy OIOM w ICHT i jeden OIOM w UCLH).

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Szczegółowy opis

Sepsa jest zagrażającą życiu dysfunkcją narządów spowodowaną ciężką infekcją i dotyka rocznie 250 000 pacjentów w Wielkiej Brytanii (przed COVID-19), z których 48 000 umiera. Ponadto praktycznie wszystkie zgony z powodu COVID-19 na oddziałach intensywnej terapii (OIOM) były spowodowane sepsą. Jest główną przyczyną zgonów i najdroższą chorobą leczoną w szpitalach. Został uznany za najwyższy priorytet badawczy przez James Lind Alliance, partnerstwo pacjentów i klinicystów w celu nadania priorytetu najbardziej palącym pytaniom bez odpowiedzi, przed którymi stoi NHS.

Podstawą resuscytacji posocznicy jest podawanie płynów dożylnych (IVF) i/lub leków wazopresyjnych (leków, które ściskają naczynia krwionośne w celu zwiększenia ciśnienia krwi) w celu utrzymania przepływu krwi i zapobiegania niewydolności narządów. Istnieje jednak ogromna niepewność co do indywidualnego dawkowania tych leków u indywidualnego pacjenta, częściowo z powodu dużej niejednorodności sepsy. Obecne wytyczne zawierają zalecenia na poziomie populacji, ale nie indywidualizują decyzji. Błędne decyzje prowadzą do gorszych wyników i zwiększonego wykorzystania zasobów OIT. Narzędzie do personalizacji tych leków może poprawić przeżywalność pacjentów.

Badacze opracowali nową metodę automatycznego i ciągłego przeglądania i zalecania lekarzom właściwej dawki tych leków, która została stworzona przy użyciu technik sztucznej inteligencji (AI) zastosowanych w dużych medycznych bazach danych. Zastosowana metoda nazywana jest uczeniem się przez wzmacnianie, a technologię nazywamy „Klinicystą AI”.

W AI Clinician XP1 badacze przetestowali bezpieczeństwo AI Clinician podczas pracy w „trybie cienia”, tj. w pseudonimizowanych partiach danych pacjentów prezentowanych klinicystom poza służbą. Umożliwiło to badaczom 1) opracowanie metod i oprogramowania do łączenia się z elektroniczną dokumentacją medyczną w czasie rzeczywistym (EHR); 2) sprawdzić bezpieczeństwo algorytmu stosowanego we współczesnej kohorcie pacjentów OIOM w Wielkiej Brytanii.

W XP2 AI Clinician będzie działać w czasie rzeczywistym na dedykowanych komputerach przy łóżkach rzeczywistych pacjentów na 4 oddziałach intensywnej terapii w 2 funduszach NHS (trzy OIOM w ICHT i jeden OIOM w UCLH).

Niniejszy eksperyment ma na celu przetestowanie wykonalności uruchomienia AI Clinician w czasie rzeczywistym na operacyjnych OIOM, w ramach przygotowań do przyszłego, wieloośrodkowego, randomizowanego badania na dużą skalę, które przetestuje poprawę klinicznie istotnych wyników. Na tym etapie, aby skupić się przede wszystkim na lekarzach przepisujących leki, będziemy testować korzystanie z systemu wyłącznie przez lekarzy oddziałów intensywnej terapii. W przyszłości będą prowadzone badania z udziałem pielęgniarek.

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Oczekiwany)

64

Kontakty i lokalizacje

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

Lokalizacje studiów

      • London, Zjednoczone Królestwo, W2 1PG
        • Imperial College Hospitals NHS Trust
      • London, Zjednoczone Królestwo, NW1 2PG
        • Univeristy College London Hospitals NHS Foundation Trust
        • Główny śledczy:
          • David Brealey
        • Kontakt:
          • TBC TBC

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 i starsze (Dorosły, Starszy dorosły)

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Płeć kwalifikująca się do nauki

Wszystko

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Klinicyści: lekarze OIT na poziomie starszego rejestratora, asystenta OIOM lub konsultanta Pacjenci: pacjenci z sepsą na OIT

Opis

Kryteria przyjęcia:

Dla pacjentów:

  • Dorosły > 18 lat
  • Przyjęty na OIOM w uczestniczącym ośrodku
  • Z wczesną (w ciągu 24 lat od początku) posocznicą (zgodnie z definicją sepsy-3)
  • Dla pełnej eskalacji (bez pułapu opieki, np. pacjent „nie dla wazopresorów”)
  • Oczekuje się, że przetrwa dłużej niż 24 godziny
  • Nie zrezygnował z wykorzystywania swoich danych do badań (strona internetowa NHS i NHS-X)

Dla uczestników klinicysty:

- Lekarze OIOM na poziomie starszego rejestratora, pracownika OIOM lub konsultanta

Kryteria wyłączenia:

Dla pacjentów:

  • Nie do pełnej aktywnej pielęgnacji np. nie dla wazopresorów
  • Nie oczekuje się, że przetrwa dłużej niż 24 godziny
  • Planowe przyjęcie do chirurga (pacjenci ci są regularnie leczeni antybiotykami, ale podawanymi profilaktycznie, bez posocznicy)
  • Rezygnacja z wykorzystywania ich danych do badań (strona internetowa NHS i NHS-X)

Dla uczestników klinicysty:

- Odmowa udziału

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

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Klinicyści OIT
Lekarze OIOM na poziomie starszego rejestratora, pracownika OIOM lub konsultanta ocenią system AI Clinician.
Nie dotyczy — badanie jest badaniem obserwacyjnym sprawdzającym wykonalność prowadzenia AI Clinician w czasie rzeczywistym.
Pacjenci septyczni
Pacjenci z sepsą spełniający kryteria włączenia zostaną włączeni do systemu.
Nie dotyczy — badanie jest badaniem obserwacyjnym sprawdzającym wykonalność prowadzenia AI Clinician w czasie rzeczywistym.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Identyfikacja pacjenta
Ramy czasowe: 6 miesięcy

Liczba pacjentów zidentyfikowanych i przedstawionych lekarzowi przyłóżkowemu każdego tygodnia w każdym ośrodku

Liczba zastosowań systemu dla każdego pacjenta

6 miesięcy
Dane systemowe
Ramy czasowe: 6 miesięcy

Dostępność systemu: powodzenie/niepowodzenie generowania odpowiedzi. Opóźnienie w generowaniu odpowiedzi po uruchomieniu systemu.

Liczba i charakter problemów technicznych (przerwy, zawieszenia). Zostanie utworzony niezależny formularz online (typu ankieta) do rejestrowania wszystkich problemów technicznych, z którymi mogą się spotkać użytkownicy (np. niedostępność systemu, problemy z logowaniem itp.). Ta ankieta będzie przechowywana na tym samym laptopie badawczym, ale oddzielnie od aplikacji AI Clinician, więc na przykład awaria serwera nie będzie miała na nią wpływu.

Stan serwera, zdarzenia przestoju, planowane i nieplanowane przestoje. Zdarzenia te mogą być zdalnie monitorowane i rejestrowane przez zespół ICT.

6 miesięcy
Dane dotyczące użyteczności
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Data i godzina każdego użycia systemu (za każdym razem, gdy jest używany przez klinicystów).
6 miesięcy
Dane dotyczące użyteczności
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Dostępność danych: jaki procent niezbędnych i opcjonalnych pól danych jest dostępnych 24/7.
6 miesięcy
Zanonimizowane dane pacjentów
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Dane demograficzne pacjentów (wiek w latach, płeć, pierwotna diagnoza)
6 miesięcy
Zanonimizowane dane pacjentów
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Wyniki: czynność narządów (SOFA co godzinę do 48 godzin po podjęciu decyzji), OIOM i śmiertelność szpitalna.
6 miesięcy
Zanonimizowane dane pacjentów
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Oznaki życiowe i wartości laboratoryjne, w tym gazometrię krwi tętniczej.
6 miesięcy
Zanonimizowane dane pacjentów
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Otrzymane dawki płynów dożylnych i leków wazopresyjnych, Wydalanie moczu i równowaga płynów, Obecność sedacji, wentylacja mechaniczna, dializa (binarna)
6 miesięcy
Dane oceniających
Ramy czasowe: 6 miesięcy

Klinicyści Płeć, stopień i staż pracy

Podczas każdej oceny sztucznej inteligencji baza danych przechwytuje i rejestruje następujące informacje:

Zgodność z sugerowaną dawką AI: czy wydaje się odpowiednia, za wysoka lub za niska? Czy zmodyfikujesz swoją receptę na podstawie sugestii AI? (tak/nie) Czy interweniowałbyś, gdyby dawka AI miała być podawana automatycznie? (tak nie).

6 miesięcy
Wywiady z klinicystami
Ramy czasowe: 6 miesięcy
Na koniec badania 2 uczestników zostanie przesłuchanych jakościowo (z nagraniem audio, do transkrypcji +/- analiza tematyczna)
6 miesięcy

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

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 (Oczekiwany)

28 lutego 2023

Zakończenie podstawowe (Oczekiwany)

30 czerwca 2023

Ukończenie studiów (Oczekiwany)

30 czerwca 2023

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

18 stycznia 2023

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

24 lutego 2023

Pierwszy wysłany (Oszacować)

28 lutego 2023

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Oszacować)

28 lutego 2023

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

24 lutego 2023

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2023

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 22CX8050

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Dane poszczególnych uczestników nie będą udostępniane.

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