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

Глубокое обучение для прогнозирования непрерывной глубины анестезии

10 апреля 2026 г. обновлено: Universitair Ziekenhuis Brussel

Валидация платформы глубокого обучения для непрерывного прогнозирования фармакодинамических реакций и физиологических траекторий во время общей анестезии

Интеграция искусственного интеллекта (ИИ) в анестезиологию открывает возможности для перехода от реактивного к предиктивному мониторингу состояния пациентов. Архитектуры глубокого обучения, в частности сети долгой краткосрочной памяти (LSTM), отлично справляются с обработкой сложных временных рядов для прогнозирования будущих клинических состояний.

Хотя стандартные фармакокинетические/фармакодинамические модели (такие как современная модель Элейвельда для пропофола и ремифентанила) оценивают концентрации лекарств в месте воздействия (Ce), они не учитывают динамические реакции конкретного пациента в реальном времени. Данное исследование направлено на внедрение системы искусственного интеллекта, предназначенной для прогнозирования будущих физиологических состояний.

Обзор исследования

Статус

Еще не набирают

Условия

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

115

Контакты и местонахождение

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

Контакты исследования

Имя: Hugo Carvalho, MD, PhD
Номер телефона: +32 50 45 24 19
Электронная почта: hugo.nogueiracarvalho@azsintjan.be

Места учебы

Бельгия
- - Bruges, Бельгия, 8000
    - AZ Sint-Jan AV

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

Да

Метод выборки

Вероятностная выборка

Исследуемая популяция

Пациенты, находящиеся под общим наркозом при непрерывном мониторинге глубины анестезии.

Описание

Критерии включения:

Пациенты, запланированные на плановую операцию, требующую общей анестезии.
Процедуры, требующие непрерывного мониторинга глубины анестезии (BIS).

Критерии исключения:

- Процедуры, при которых основной план анестезии не предусматривает непрерывного электронного сбора данных.

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

Количество групп / когорт

Когорты и вмешательства

Группа / когорта
Проспективное Проспективная когорта
Ретроспективный Ретроспективная когорта

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Ошибка калибровки конуса прогностической неопределенности Временное ограничение: Непрерывный - Периоперационный	Ошибка калибровки конуса прогностической неопределенности - Ошибка калибровки конуса прогностической неопределенности представляет собой расхождение между заявленным уровнем достоверности модели (например, предсказанием, что 95% будущих значений окажутся в определенном диапазоне) и фактической частотой, с которой реальные значения действительно попадают внутрь этого прогнозируемого интервала.	Непрерывный - Периоперационный
Средняя абсолютная ошибка (MAE) Временное ограничение: Непрерывный - периоперационный	Средняя абсолютная ошибка (MAE)	Непрерывный - периоперационный
Точность тренда Временное ограничение: Непрерывный - периоперационный	Точность тенденции измеряет способность прогнозной модели правильно предсказывать будущее направление и скорость изменения переменной (например, активно ли уменьшается или увеличивается глубина анестезии у пациента), независимо от абсолютной числовой ошибки в любой отдельный момент времени.	Непрерывный - периоперационный

Вторичные показатели результатов

Мера результата	Мера Описание	Временное ограничение
Среднеквадратическая ошибка (СКО) Временное ограничение: Непрерывный - периоперационный	Среднеквадратичная ошибка (СКО)	Непрерывный - периоперационный

Соавторы и исследователи

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

Спонсор

Universitair Ziekenhuis Brussel

Соавторы

AZ Sint-Jan AV

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 (Оцененный)

1 июня 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

1 августа 2026 г.

Завершение исследования (Оцененный)

1 сентября 2026 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

2 апреля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

10 апреля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

17 апреля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)