从实验台到临床：一种用于检测吸气泄漏的机器学习工具
2026年2月17日 更新者：Marte Skogstad Allgot、University of Oslo
从实验室到临床：一种用于检测吸气漏气的机器学习工具
关于机器学习工具在长期无创通气中检测吸气泄漏适用性的研究。
该研究分两个阶段进行。
首先，机器学习模型在创建的台架模型场景以及十名患者数据上进行训练。
其次，通过一项包含十名患者的概念验证试点研究评估了模型的有效性。
研究概览
地位
招聘中
条件
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
20
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
-
-
-
Oslo、挪威
- 招聘中
- Oslo University Hospital
-
接触：
- Marte Allgot, Cand.med
- 电话号码：+4799616202
- 邮箱：m.s.allgot@medisin.uio.no
-
接触：
- S
- 电话号码：+4799616202
-
-
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
不
取样方法
非概率样本
研究人群
正在接受 Lumis 100/150 治疗的 2 型慢性呼吸衰竭患者
描述
纳入标准：
- 为控制无创通气而进行的择期住院
- 使用ResMed Lumis 100/150呼吸机
- 治疗时间＞3个月
排除标准：
- 当前病情急性加重
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
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 |
|---|---|---|
|
机器学习工具对吸气泄漏的正确解读
大体时间：一年
|
与测谎仪的金标准方法进行比较测量
|
一年
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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。
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)
2025年10月1日
初级完成 (估计的)
2026年10月1日
研究完成 (估计的)
2026年10月1日
研究注册日期
首次提交
2026年2月17日
首先提交符合 QC 标准的
2026年2月17日
首次发布 (实际的)
2026年2月24日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年2月24日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年2月17日
最后验证
2026年2月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- 878631
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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