Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

External Validation of AI-Aided Weaning Software Using Multicenter Retrospective Data

17 juni 2026 uppdaterad av: 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.

Studieöversikt

Status

Avslutad

Detaljerad beskrivning

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.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Faktisk)

1500

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studieorter

      • Taichung, Taiwan
        • Taichung Veterans General Hospital

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Nej

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

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.

Beskrivning

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.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
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.

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Model Performance (AUROC)
Tidsram: 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

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Sensitivity
Tidsram: 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
Tidsram: 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
Tidsram: 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
Tidsram: 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

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Publikationer och användbara länkar

Den som ansvarar för att lägga in information om studien tillhandahåller frivilligt dessa publikationer. Dessa kan handla om allt som har med studien att göra.

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Faktisk)

1 januari 2020

Primärt slutförande (Faktisk)

31 december 2024

Avslutad studie (Faktisk)

31 december 2024

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

14 juni 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

14 juni 2026

Första postat (Faktisk)

18 juni 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

22 juni 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

17 juni 2026

Senast verifierad

1 juni 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera