基于人工智能的呼吸机相关性肺炎胸部X光片评估
2026年3月31日 更新者：Arif Timuroğlu, MD、Dr Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology Training and Research Hospital
基于人工智能的胸部X线评估在重症监护病房呼吸机相关性肺炎诊断中的应用：一项回顾性比较研究
呼吸机相关性肺炎（VAP）是重症监护室（ICU）接受机械通气的危重患者中常见且严重的感染。 VAP的关键诊断标准之一是胸部X光片上出现新的或进展性浸润影；然而，床旁胸片的解读通常具有挑战性，且存在观察者间差异。
这项回顾性观察性研究旨在评估人工智能（AI）在VAP患者胸部X光片评估中的作用。 将使用基于深度学习的AI工具（Chester AI放射学助手）分析VAP诊断前及诊断时的胸部X光片，并评估“浸润”和“肺炎”概率评分的变化。
基于AI的发现将与临床决策及独立放射科医师关于新浸润影存在的评估进行比较。 本研究旨在确定这些方法之间的一致性程度，并探讨基于AI的分析是否能在VAP诊断中为胸部X光片提供更客观和标准化的解读支持。
研究概览
地位
完全的
研究类型
观察性的
注册 (实际的)
119
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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Ankara
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Yenimahalle、Ankara、土耳其（türkiye）、06370
- Dr. Abdurrahman Yurtaslan Ankara Oncology 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
不
取样方法
非概率样本
研究人群
该研究人群包括入住三级医疗麻醉重症监护病房、需要侵入性机械通气并临床诊断为呼吸机相关性肺炎（VAP）的成年患者。
患者通过医院电子病历和感染控制委员会数据库进行回顾性识别。
该队列代表了疾病严重程度高且合并症多样的危重ICU患者群体。
描述
纳入标准：
- 成年患者（≥18岁）
- 入住麻醉重症监护病房
- 需要至少48小时的有创机械通气
- 基于机构标准的呼吸机相关性肺炎（VAP）临床诊断
- 在VAP诊断前至少有一张胸部X光片，诊断时有一张胸部X光片
- PACS系统中有适合分析的数字化胸片
排除标准：
- 年龄<18岁
- 无法获取数字化胸片
- 胸片存在严重技术限制无法评估
- AI系统无法处理的胸片（未生成评分）
- 存在广泛的既有浸润性肺病，影响新浸润灶的可靠评估
- 关键临床数据缺失（例如：VAP诊断日期、机械通气时长）
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 |
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VAP患者
该队列包括入住麻醉重症监护病房、接受至少48小时机械通气并获得呼吸机相关性肺炎（VAP）临床诊断的成年患者。
针对每位患者，分析了VAP诊断前后获得的胸部X光片。
图像通过三种方法进行评估：临床评估、独立放射科医师解读以及使用Chester AI系统进行的基于人工智能的分析。
本研究为观察性研究，未实施任何干预措施。
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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 |
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切斯特AI衍生的浸润与肺炎概率评分在VAP诊断前后胸部X光片中的变化
大体时间：从预诊断胸部X光片到VAP诊断时（通常为1-5天内）
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主要结局指标为Chester AI放射学辅助系统在VAP诊断前与诊断时获取的胸部X光片之间，生成的“浸润”和“肺炎”概率评分变化。
这些评分范围从0到1，代表每种影像学发现存在的可能性。
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从预诊断胸部X光片到VAP诊断时（通常为1-5天内）
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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)
2026年3月1日
初级完成 (实际的)
2026年3月20日
研究完成 (实际的)
2026年3月25日
研究注册日期
首次提交
2026年3月26日
首先提交符合 QC 标准的
2026年3月31日
首次发布 (实际的)
2026年4月3日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月3日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年3月31日
最后验证
2026年3月1日
更多信息
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