用于预测基于外周静脉波形的脉压变化的深度学习模型
2024年12月12日 更新者：Park InSun、Seoul National University Bundang Hospital
基于外周静脉波形的脉压变化计算深度学习模型的开发和验证
脉压变化是指示接受机械通气的患者对液体治疗反应的监测指标，可作为血流动力学状况不稳定患者的参考。
然而，它是侵入性的，因为它需要动脉穿刺来收集它。
在研究人员之前的一项研究中，研究人员开发并验证了一种人工智能模型，该模型仅使用中心静脉压波形实时预测每搏输出量变化。
但由于必须穿刺颈静脉等大静脉来采集中心静脉压波形，因此仍具有侵入性，临床实用性较低。
因此，在这项研究中，研究人员从外周静脉收集了侵入性较小、可以广泛应用的波形，因为所有手术患者都有它们。
研究人员旨在开发和验证一种人工智能模型，该模型可以预测从外周静脉波形获得的脉压变化。
研究概览
详细说明
在这项研究中，研究人员从外周静脉收集了波形，这种波形侵入性较小，可以广泛应用，因为所有手术患者都有它们。
研究人员旨在开发和验证一种人工智能模型，该模型可以预测从外周静脉波形获得的脉压变化。
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
150
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。
学习联系方式
- 姓名：Insun Park, M.D./Ph.D.
- 电话号码：82317877499
- 邮箱：pis121@hanmail.net
学习地点
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Gyunggi-do
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Seongnam-si、Gyunggi-do、大韩民国、13620
- Seoul National University Bundang 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
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
取样方法
概率样本
研究人群
计划在全身麻醉下进行择期肝切除术的患者
描述
纳入标准：
- 参加本研究前自愿同意并签署书面知情同意书的患者
- 19岁或以上的成年人
- 美国麻醉医师协会物理等级 (ASA) 1-3
- 计划在全身麻醉下进行择期肝切除术的患者
- 需要动脉压监测和额外外周静脉通路进行常规麻醉准备的患者
- 肺功能正常、不吸烟者
排除标准：
- 术前心电图异常的患者
- 无法进行外周静脉穿刺的患者
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 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
外设波形采集组
|
通过将当前使用的压力传感器连接到放置的中心静脉管线来收集外周静脉压力波形。
另外，可以从动脉导管获得脉压变化或每搏输出量变化值。
这提取了通过先前批准的“建立生物信号和临床信息注册表以开发患者监测算法”研究（B-2202-738-401）注册的受试者的医疗记录和生物信号信息。
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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 |
|---|---|---|
|
脉压变化
大体时间：术中期
|
从动脉波形
|
术中期
|
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
- 首席研究员：Insun Park, M.D./Ph.D.、Assistant Professor
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 (估计的)
2024年12月28日
初级完成 (估计的)
2025年11月28日
研究完成 (估计的)
2026年11月28日
研究注册日期
首次提交
2024年12月10日
首先提交符合 QC 标准的
2024年12月12日
首次发布 (实际的)
2025年3月25日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2025年3月25日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2024年12月12日
最后验证
2024年12月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- B-2411-936-303
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
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