基于语音和图像识别技术的急诊患者信息提取与建库
2022年10月30日 更新者：Seoul National University Hospital
基于语音图像识别技术的急诊分诊信息提取技术开发与数据库建设
急诊科（ED）患者分诊过程的视频和音频数据将被收集以建立数据库。
通过语音和图像技术从数据库中检索到的临床信息将用于确定每个患者的分诊级别，并将与实际分诊级别进行比较。
研究概览
地位
完全的
条件
详细说明
学习目标：
- 开发一个平台来记录急诊分诊过程的视频和音频数据。
- 使用语音和图像技术检索临床信息。
- 开发使用语音和图像技术确定 ED 分类级别的工具。
- 利用语音和图像技术，利用视频和音频数据建立临床数据库。
研究设计：单中心观察研究（韩国三级医院急诊科）。
将开发一个平台来记录 ED 分类过程的视频和音频数据。 摄像头和麦克风将安装在最佳位置，以便在 ED 分诊区检索视频和音频数据。
语音和图像技术将用于检索临床信息，包括人口统计信息、主诉、症状类型和发作、既往病史和体检结果，以建立数据库。 包括检查记录、诊断、患者生命体征、测试结果和 ED 结果在内的临床信息将从医院数据库中检索。
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
428
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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Seoul、大韩民国、03080
- Seoul National University Hospital
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
19年 及以上 (成人、年长者)
接受健康志愿者
不
有资格学习的性别
全部
取样方法
非概率样本
研究人群
在没有排除标准之一的情况下访问急诊室的成年人将被纳入本研究。
描述
纳入标准：
- 年满 19 岁
- 参观了研究医院的急诊科
排除标准：
- 不同意参加本研究的患者
- 没有家庭
- 外国患者
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：队列
- 时间观点：预期
研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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使用语音/图像技术和护士/医生检索的急诊分诊级别之间的一致性程度。
大体时间：研究完成时（预计 2022 年 5 月）。
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韩国使用基于加拿大分流和敏锐度量表 (CTAS) 开发的韩国分流和敏锐度量表 (KTAS)。
KTAS由5个级别组成：1级，复苏； 2级，紧急； 3级，紧急； 4级，不太紧急； 5级，非紧急。
将使用语音/图像技术评估急诊分流级别，并将与护士/医生评估的分流级别进行比较。
将在急诊科分诊期间评估分诊级别。
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研究完成时（预计 2022 年 5 月）。
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
调查人员
- 研究主任：Ki Jeong Hong, PhD、Seoul National University Hospital
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2020年2月12日
初级完成 (实际的)
2022年5月31日
研究完成 (实际的)
2022年5月31日
研究注册日期
首次提交
2021年6月1日
首先提交符合 QC 标准的
2021年6月8日
首次发布 (实际的)
2021年6月9日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2022年11月1日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2022年10月30日
最后验证
2022年5月1日
更多信息
此信息直接从 clinicaltrials.gov 网站检索，没有任何更改。如果您有任何更改、删除或更新研究详细信息的请求，请联系 register@clinicaltrials.gov. clinicaltrials.gov 上实施更改，我们的网站上也会自动更新.