Framework de Aprendizagem Profunda para Previsão Contínua da Profundidade da Anestesia
Validação de uma Estrutura de Aprendizagem Profunda para a Previsão Contínua de Respostas Farmacodinâmicas e Trajetórias Fisiológicas Durante a Anestesia Geral
A integração da Inteligência Artificial (IA) na anestesiologia oferece o potencial para mudar a monitorização do paciente de reativa para preditiva. As arquiteturas de aprendizagem profunda, especificamente as redes de Memória de Longo Curto Prazo (LSTM), destacam-se no processamento de dados complexos de séries temporais para prever estados clínicos futuros.
Embora os modelos PK/PD padrão (como o modelo de ponta Eleveld para Propofol e Remifentanil) estimem as concentrações de fármacos no local-alvo (Ce), eles não consideram as respostas dinâmicas em tempo real e específicas do paciente. Este estudo visa implementar uma estrutura de IA projetada para prever estados fisiológicos futuros.
Visão geral do estudo
Status
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Hugo Carvalho, MD, PhD
- Número de telefone: +32 50 45 24 19
- E-mail: hugo.nogueiracarvalho@azsintjan.be
Locais de estudo
-
-
-
Bruges, Bélgica, 8000
- AZ Sint-Jan AV
-
-
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
- Pacientes agendados para cirurgia eletiva que requeiram anestesia geral.
- Procedimentos que requeiram monitorização contínua da profundidade anestésica (BIS).
Critérios de Exclusão:
- Procedimentos em que o plano anestésico principal não envolva captura eletrónica contínua de dados.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
|---|
|
Prospetivo
Cohorte Prospectiva
|
|
Retrospetivo
Cohorte Retrospectiva
|
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Erro de calibração do cone de incerteza preditiva
Prazo: Contínuo - Perioperatório
|
Erro de calibração do cone de incerteza preditiva - O erro de calibração do cone de incerteza preditiva é a discrepância entre o nível de confiança declarado por um modelo (por exemplo, prever que 95% dos valores futuros estarão dentro de um intervalo específico) e a frequência real com que os valores verdadeiros realmente se situam dentro desse limite previsto.
|
Contínuo - Perioperatório
|
|
Erro Absoluto Médio (MAE)
Prazo: Contínuo - perioperatório
|
Erro Médio Absoluto (MAE)
|
Contínuo - perioperatório
|
|
Precisão da tendência
Prazo: Contínuo - perioperatório
|
A precisão da tendência mede a capacidade de um modelo preditivo de prever corretamente a direção futura e a taxa de variação de uma variável (como se a profundidade da anestesia de um paciente está a ficar mais leve ou mais profunda), independentemente do erro numérico absoluto em qualquer momento específico.
|
Contínuo - perioperatório
|
Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
|
Erro Quadrático Médio (EQM)
Prazo: Contínuo - perioperatório
|
Erro Quadrático Médio (RMSE)
|
Contínuo - perioperatório
|
Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Colaboradores
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- AIBIS
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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 .