External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data
17 июня 2026 г. обновлено: 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.
Обзор исследования
Статус
Завершенный
Подробное описание
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.
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
-
-
-
Taichung, Тайвань
- Taichung Veterans General Hospital
-
-
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
- Взрослый
- Пожилой взрослый
Принимает здоровых добровольцев
Нет
Метод выборки
Невероятностная выборка
Исследуемая популяция
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.
Описание
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.
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
Когорты и вмешательства
Группа / когорта |
|---|
|
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.
|
Что измеряет исследование?
Первичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Model Performance (AUROC)
Временное ограничение: Using data collected during ICU admission
|
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.
|
Using data collected during ICU admission
|
Вторичные показатели результатов
Мера результата |
Мера Описание |
Временное ограничение |
|---|---|---|
|
Sensitivity
Временное ограничение: ICU admission
|
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.
|
ICU admission
|
|
Specificity
Временное ограничение: ICU admission
|
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.
|
ICU admission
|
|
Accuracy
Временное ограничение: ICU admission
|
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.
|
ICU admission
|
|
F1 Score
Временное ограничение: ICU admission
|
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.
|
ICU admission
|
Соавторы и исследователи
Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.
Публикации и полезные ссылки
Лицо, ответственное за внесение сведений об исследовании, добровольно предоставляет эти публикации. Это может быть что угодно, связанное с исследованием.
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 января 2020 г.
Первичное завершение (Действительный)
31 декабря 2024 г.
Завершение исследования (Действительный)
31 декабря 2024 г.
Даты регистрации исследования
Первый отправленный
14 июня 2026 г.
Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества
14 июня 2026 г.
Первый опубликованный (Действительный)
18 июня 2026 г.
Обновления учебных записей
Последнее опубликованное обновление (Действительный)
22 июня 2026 г.
Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества
17 июня 2026 г.
Последняя проверка
1 июня 2026 г.
Дополнительная информация
Термины, связанные с этим исследованием
Ключевые слова
Дополнительные соответствующие термины MeSH
Другие идентификационные номера исследования
- TCVGH-AI-WEAN-2026
- TCVGH-AI-Weaning-2026 (Другой идентификатор: Taichung Veterans General Hospital)
Планирование данных отдельных участников (IPD)
Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?
НЕТ
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. .