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Previsão da idade biológica baseada em IA com EHR

1 de abril de 2025 atualizado por: Kang Zhang, The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Prevendo a idade biológica usando registros eletrônicos de saúde: uma abordagem baseada em IA

Este é um estudo clínico retrospectivo e multicêntrico, projetado para avaliar a aplicação e a eficácia de um modelo preditivo assistido pela AC para prever a idade biológica usando registros eletrônicos de saúde (EHR). O estudo analisará vários pontos de dados de saúde, incluindo histórico médico, resultados laboratoriais e observações clínicas, para estimar a idade biológica dos pacientes. Ao comparar a idade biológica com a idade cronológica, o estudo tem como objetivo avaliar a precisão do modelo e seu potencial na identificação de riscos à saúde relacionados à idade e na melhoria do atendimento ao paciente.

Visão geral do estudo

Status

Recrutamento

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

A previsão da idade biológica é crucial para avaliar a saúde geral, determinar o risco de doenças relacionadas à idade e fornecer cuidados de saúde personalizados. Embora a idade cronológica seja um fator -chave, nem sempre reflete o verdadeiro processo de envelhecimento biológico de um indivíduo. A identificação precoce do envelhecimento biológico acelerado e os riscos associados à saúde podem afetar significativamente as intervenções precoces e os resultados de saúde a longo prazo. Na prática clínica, os prestadores de serviços de saúde integram uma ampla gama de dados de pacientes, incluindo histórico médico, resultados de testes de laboratório e observações clínicas, para entender o estado de saúde de um indivíduo e prever possíveis riscos futuros. À medida que a medicina de precisão se torna mais importante, é essencial a capacidade de prever a idade biológica e personalizar os planos de atendimento. Os recentes avanços em técnicas de inteligência artificial e análise de dados mostraram -se promissores para aumentar a precisão das previsões da idade biológica. Este estudo tem como objetivo desenvolver um sistema de tomada de decisão assistido por AA, integrando dados multimodais de registros eletrônicos de saúde, resultados de laboratório, observações clínicas e dados demográficos dos pacientes. O objetivo é melhorar a precisão do diagnóstico, otimizar os fluxos de trabalho clínicos e fornecer cuidados de saúde mais personalizados para os pacientes, prevendo a idade biológica, identificando indivíduos em risco e melhorando os resultados da saúde.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

1000000

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

Locais de estudo

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China
        • Recrutamento
        • Nanfang Hospital
        • Contato:
    • Zhejiang
      • Wenzhou, Zhejiang, China
        • Recrutamento
        • First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contato:
      • Wenzhou, Zhejiang, China
        • Recrutamento
        • The Eye Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contato:
      • Wenzhou, Zhejiang, China
        • Recrutamento
        • Second Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
        • Contato:

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Filho
  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra Não Probabilística

População do estudo

A população do estudo consiste em indivíduos que receberam atendimento em hospitais ou centros de saúde participantes com registros eletrônicos de saúde (EHR) acessíveis. Os participantes incluirão aqueles com dados completos de EHR, incluindo histórico médico, resultados de exames laboratoriais, dados de imagem e fatores de estilo de vida, como dieta, atividade física e hábitos de fumar. A coorte compreenderá indivíduos saudáveis ​​e aqueles com condições crônicas ou comorbidades para analisar a previsão da idade biológica em diferentes estados de saúde. O estudo será conduzido em várias instalações de saúde para garantir uma população diversificada de pacientes, representando uma ampla gama de faixas etárias, condições de saúde e dados demográficos.

Descrição

Critérios de inclusão:

  1. Pacientes com dados de EHR abrangentes e acessíveis, incluindo histórico médico, resultados laboratoriais, dados de tratamento, dados de imagem (se disponíveis) e fatores de estilo de vida (por exemplo, tabagismo, atividade física, dieta).
  2. Pacientes sem comprometimentos cognitivos significativos que os impediriam de fornecer consentimento informado ou participar do estudo.
  3. Todos os participantes devem fornecer consentimento informado para o uso de seus dados médicos para fins de pesquisa.

Critérios de exclusão:

  1. Pacientes com dados críticos de EHR incompletos ou ausentes, como histórico médico, resultados laboratoriais ou dados de tratamento que são necessários para prever a idade biológica.
  2. Os atientes com distúrbios cognitivos graves (por exemplo, demência, deficiências mentais significativas) que não conseguem fornecer consentimento informado ou participar significativamente no estudo.
  3. Pacientes com doenças terminais ou com expectativa de vida limitada, onde as previsões da idade biológica podem não ser relevantes para os fins do estudo.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
Intervenção / Tratamento
Grupo biologicamente mais jovem
Os participantes cuja idade biológica é prevista para ser mais jovem que a idade cronológica.
Outro: Modelo preditivo assistido da AI
Este estudo utiliza um modelo preditivo assistido por IA que analisa dados multimodais de registros eletrônicos de saúde, incluindo histórico médico, resultados laboratoriais, dados de imagem e fatores de estilo de vida, para estimar a idade biológica. O modelo emprega algoritmos de aprendizagem profunda para prever a idade biológica, compará-la com a idade cronológica e identificar sinais precoces de riscos à saúde relacionados à idade. A intervenção não é um tratamento ou procedimento direto, mas visa desenvolver uma ferramenta para prever a idade biológica para ajudar a personalizar os cuidados e melhorar os resultados de saúde a longo prazo.
Grupo Biologicamente Mais Velho
Prevê -se que os participantes cuja idade biológica seja mais antiga que sua idade cronológica.
Outro: Modelo preditivo assistido da AI
Este estudo utiliza um modelo preditivo assistido por IA que analisa dados multimodais de registros eletrônicos de saúde, incluindo histórico médico, resultados laboratoriais, dados de imagem e fatores de estilo de vida, para estimar a idade biológica. O modelo emprega algoritmos de aprendizagem profunda para prever a idade biológica, compará-la com a idade cronológica e identificar sinais precoces de riscos à saúde relacionados à idade. A intervenção não é um tratamento ou procedimento direto, mas visa desenvolver uma ferramenta para prever a idade biológica para ajudar a personalizar os cuidados e melhorar os resultados de saúde a longo prazo.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Precisão da previsão da idade biológica
Prazo: 1 ano
A precisão do modelo de IA na previsão da idade biológica em comparação com a idade cronológica. Isso será avaliado por meio do Coeficiente de Correlação de Pearson (PCC) para avaliar a força da correlação entre a idade biológica prevista e a idade cronológica. Adicionalmente, o R-quadrado (R²) será utilizado para avaliar a proporção da variância da idade biológica explicada pelo modelo.
1 ano

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Correlação de Risco à Saúde
Prazo: 1 ano
A correlação entre a idade biológica prevista e vários riscos à saúde, como o desenvolvimento de doenças crônicas (por exemplo, doenças cardiovasculares, diabetes), usando PCC para avaliar a relação entre previsões da idade biológica e resultados de saúde.
1 ano

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

The Eye Hospital of Wenzhou Medical University

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de março de 2023

Conclusão Primária (Estimado)

2 de abril de 2025

Conclusão do estudo (Estimado)

2 de abril de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

19 de janeiro de 2025

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

19 de janeiro de 2025

Primeira postagem (Real)

25 de março de 2025

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

2 de abril de 2025

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

1 de abril de 2025

Última verificação

1 de abril de 2025

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Outros números de identificação do estudo

  • Biological Age

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

produto fabricado e exportado dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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