External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data
17 de junho de 2026 atualizado por: Chieh-Liang Wu, Taichung Veterans General Hospital
Using Multicenter Retrospective Data to Validate the Performance of AI-Aided Weaning Software
This multicenter retrospective study aims to externally validate an artificial intelligence-aided weaning software developed using intensive care unit data from Taichung Veterans General Hospital between 2015 and 2019.
The model predicts the optimal timing for extubation using routinely collected clinical variables including ventilator parameters, physiologic measurements, and fluid and nutrition information.
De-identified data from four hospitals collected between 2020 and 2024 will be used to evaluate model performance.
Performance metrics include sensitivity, specificity, accuracy, area under the receiver operating characteristic curve (AUROC), and F1 score.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Descrição detalhada
Critical care generates a large amount of digitized clinical data that may benefit from artificial intelligence-assisted decision support. The AI-Aided Weaning Software was previously developed using ICU data from Taichung Veterans General Hospital collected between 2015 and 2019.
This retrospective multicenter validation study will evaluate the external performance of the established model using independent datasets from four hospitals in Taiwan, including Taichung Veterans General Hospital, Mackay Memorial Hospital, Kaohsiung Medical University Chung-Ho Memorial Hospital, and Tungs' Taichung MetroHarbor Hospital.
The study population includes adult ICU patients with respiratory failure who received mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024. De-identified routine clinical records will be collected according to a predefined case report form and analyzed centrally.
The primary objective is to assess the external validity of the AI-Aided Weaning Software across different hospitals. Model performance will be evaluated using sensitivity, specificity, accuracy, AUROC, and F1 score.
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
1500
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.
Locais de estudo
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Taichung, Taiwan
- Taichung Veterans General Hospital
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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
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
Adult patients with acute respiratory failure who were admitted to participating hospitals between January 2022 and December 2024 and required invasive mechanical ventilation for at least 24 hours.
This is a retrospective study using existing clinical and imaging data for model validation.
Descrição
Inclusion Criteria:
- Adult patients aged 20 years or older.
- Admitted to the intensive care unit (ICU) at one of the participating hospitals between January 1, 2020 and December 31, 2024.
- Received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours.
- Availability of de-identified clinical data required for model validation.
Exclusion Criteria:
- Patients who did not receive invasive mechanical ventilation.
- Duration of mechanical ventilation less than 72 hours.
- Missing key clinical variables required for model validation.
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 |
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Mechanically Ventilated ICU Patients
Adult intensive care unit patients aged 20 years or older who received invasive mechanical ventilation for at least 72 hours between January 2020 and December 2024 at four participating hospitals.
Retrospective de-identified clinical data were used to validate the performance of AI-Aided Weaning Software.
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Model Performance (AUROC)
Prazo: Using data collected during ICU admission
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Area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) for predicting successful extubation.
AUROC ranges from 0.5 to 1.0, with higher values indicating better discriminative performance of the prediction model.
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Using data collected during ICU admission
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Sensitivity
Prazo: ICU admission
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SensitivitySensitivity of the prediction model for successful extubation.
Sensitivity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who achieve successful extubation.
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ICU admission
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Specificity
Prazo: ICU admission
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Specificity of the prediction model for successful extubation.
Specificity ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better identification of patients who do not achieve successful extubation.
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ICU admission
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Accuracy
Prazo: ICU admission
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Accuracy of the prediction model for successful extubation.
Accuracy ranges from 0 to 1 (or 0% to 100%), with higher values indicating better overall prediction performance.
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ICU admission
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F1 Score
Prazo: ICU admission
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F1 score of the prediction model for successful extubation.
F1 score ranges from 0 to 1, with higher values indicating better balance between precision and recall.
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ICU admission
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
Publicações e links úteis
A pessoa responsável por inserir informações sobre o estudo fornece voluntariamente essas publicações. Estes podem ser sobre qualquer coisa relacionada ao estudo.
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 janeiro de 2020
Conclusão Primária (Real)
31 de dezembro de 2024
Conclusão do estudo (Real)
31 de dezembro de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
14 de junho de 2026
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
14 de junho de 2026
Primeira postagem (Real)
18 de junho de 2026
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
22 de junho de 2026
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
17 de junho de 2026
Última verificação
1 de junho de 2026
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- TCVGH-AI-WEAN-2026
- TCVGH-AI-Weaning-2026 (Outro identificador: Taichung Veterans General Hospital)
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
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