Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

AI4Triage - Разработка методов анализа данных триажа на основе искусственного интеллекта.

31 декабря 2025 г. обновлено: Pietro Hiram Guzzi, University of Catanzaro

AI4Triage - Разработка методов анализа данных триажа на основе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект, и в частности Графовые Нейронные Сети (ГНС), продемонстрировал огромный потенциал в анализе сложных клинических данных. Благодаря своей способности моделировать взаимосвязи между переменными, ГНС представляют собой значительную эволюцию по сравнению с традиционными моделями, позволяя лучше интерпретировать медицинскую информацию и поддерживать решения, основанные на данных, в сложных контекстах, таких как неотложная медицина.

Применение ГНС для клинического триажа и прогнозирования длительности пребывания в стационаре может повысить клиническую эффективность за счет оптимизации распределения ресурсов и управления пациентами. Это обсервационное исследование направлено на оценку точности прогнозов по отношению к реальным клиническим данным, способствуя разработке передовых прогностических инструментов для поддержки процессов принятия решений в здравоохранении.

Обзор исследования

Статус

Активный, не рекрутирующий

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Действительный)

1500

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

      • Catanzaro, Италия
        • University of Catanzaro

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Ребенок
  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

всех, поступивших в отделение неотложной помощи

Описание

Критерии включения:

  • все

Критерии исключения:

  • пациенты с красными кодами и серьезными травмами

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Числа недостаточно срочно направленных пациентов
Временное ограничение: 12 месяцев
Исследователи измерят количество ошибочных классификаций
12 месяцев
Недооценка степени тяжести
Временное ограничение: 12 месяцев
Исследователи будут измерять способность прогнозировать недостаточную сортировку
12 месяцев

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

1 ноября 2025 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 ноября 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

30 ноября 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

17 декабря 2025 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

17 декабря 2025 г.

Первый опубликованный (Оцененный)

31 декабря 2025 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

6 января 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

31 декабря 2025 г.

Последняя проверка

1 декабря 2025 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • AI4Triage

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕ РЕШЕНО

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться