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使用无创参数预测术中低血压的深度学习模型

2025年3月25日 更新者：Hyun Joo Ahn、Samsung Medical Center

使用无创监测设备预测术中低血压：深度学习模型的开发

研究人员旨在研究深度学习模型，以使用无创监测参数预测术中低血压。

研究概览

地位

完全的

条件

详细说明

术中低血压与各种术后并发症有关，例如急性肾损伤。 因此，术中低血压的准确预测和及时治疗具有重要意义。 然而，仅凭麻醉医师的经验和直觉很难准确预测术中低血压。 最近，使用有创动脉压监测的深度学习算法显示出对术中低血压的良好预测能力。 它可以帮助临床医生做出决定。 然而，大多数接受普通手术的患者都是通过非侵入性参数进行监测的。 因此，研究人员使用无创监测研究了术中低血压的预测模型。

研究类型

观察性的

注册 (实际的)

5175

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

  • 大韩民国
      • Seoul、大韩民国、06351
        • Samsung Medical Center

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

  • 孩子
  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

取样方法

概率样本

研究人群

研究人群包括 2016 年 6 月至 2017 年 8 月期间在韩国首尔首尔国立大学医院接受非心脏手术吸入全身麻醉的患者。

描述

纳入标准：

  • 包含在开放数据库 VtialDB 中的患者。
  • 因非心脏手术而接受吸入全身麻醉的患者。
  • 具有无创监测数据的患者，包括血压、心电图、脉搏血氧仪、脑电双频指数、二氧化碳图和吸入剂最低肺泡浓度。

排除标准：

  • 缺少数据的患者。

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

队列和干预

团体/队列
团体
在开源数据库（VitalDB，https://vitaldb.net）中，接受全身麻醉并进行无创监测的患者包括血压、心电图、脉搏血氧仪、双频指数、二氧化碳图和最小肺泡吸入剂浓度。

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
深度学习模型对术中低血压事件的预测能力
大体时间：通过学习完成，平均3小时
曲线下面积是用于预测术中低血压的深度学习模型的接受者操作特征 (AUROC) 曲线。
通过学习完成，平均3小时

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。

赞助

Samsung Medical Center

调查人员

  • 首席研究员：Hyun Joo Ahn, MD, PhD、Samsung Medical Center

出版物和有用的链接

负责输入研究信息的人员自愿提供这些出版物。这些可能与研究有关。

一般刊物

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)

2023年4月1日

初级完成 (实际的)

2024年5月1日

研究完成 (实际的)

2024年5月1日

研究注册日期

首次提交

2023年2月13日

首先提交符合 QC 标准的

2023年3月7日

首次发布 (实际的)

2023年3月9日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年3月30日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年3月25日

最后验证

2024年5月1日

更多信息

与本研究相关的术语

关键字

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • SMC 2022-09-096

计划个人参与者数据 (IPD)

计划共享个人参与者数据 (IPD)？

未定

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

在美国制造并从美国出口的产品

不

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