AI-Guided Mechanical Ventilation in Children: A Randomized Controlled Trial
2026年7月22日 更新者：Wu Rongzhou
Randomized Controlled Study on Intelligent Optimization of Ventilator Parameters for Pediatric Patients Undergoing Mechanical Ventilation Based on Large Language Models
This prospective, randomized controlled trial aims to evaluate whether an AI-driven decision support system can improve clinical outcomes for mechanically ventilated pediatric patients (aged 1 month to 18 years) in the PICU, compared to standard care.
The primary question addressed is: Do patients whose ventilator parameter optimization decisions are guided by AI assistance achieve a greater number of ventilator-free days within 28 days compared to those managed with standard care by medical staff?
Eligible pediatric patients requiring mechanical ventilation following tracheal intubation will be randomly assigned (1:1) to either the AI-guided intervention group or the standard care control group.
In the intervention group, physicians will receive real-time, AI-generated recommendations for ventilator parameters to inform clinical adjustments.
In contrast, the control group will be managed according to standard clinical protocols.
This study seeks to assess whether AI-driven ventilator optimization can effectively improve clinical outcomes and shorten ventilation duration for pediatric patients in the PICU.
研究概览
地位
尚未招聘
研究类型
介入性
注册 (估计的)
200
阶段
- 不适用
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
接受健康志愿者
是的
描述
Inclusion Criteria:
- PICU patients aged 1 month to 18 years.
- Receiving invasive mechanical ventilation, expected to last ≥ 24 hours.
- Informed consent signed before enrollment.
Exclusion Criteria:
- Expected survival < 24 hours
- Irreversible brain injury (GCS = 3 + absence of brainstem reflexes)
- Severe congenital cardiopulmonary malformations affecting ventilation assessment
- Pregnancy (must be ruled out in adolescent girls)
- Currently participating in other ventilation intervention trials
- Guardian refusal to participate
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
- 主要用途：卫生服务研究
- 分配：随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
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无干预：控制组
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实验性的：AI引导组
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In the AI-Guided Group, physicians will receive real-time, AI-generated recommendations for ventilator parameters to inform clinical adjustments.
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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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Number of ventilator-free days within 28 days
大体时间：From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
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Days survived and free from invasive ventilation
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From the start of tracheal intubation until 28 days after tracheal intubation.
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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Mechanical Ventilation-Related Complications
大体时间：From the start of tracheal intubation to Day 28
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Cumulative duration of mechanical ventilation, reintubation rate (within 48 hours of extubation), ventilator-associated pneumonia (VAP), barotrauma.
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From the start of tracheal intubation to Day 28
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Length of Hospital Stay
大体时间：The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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PICU Length of Stay, Total Hospital Length of Stay
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The duration from the time of admission to discharge for pediatric patients-up to a maximum of three months.
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Artificial Intelligence System Evaluation
大体时间：From the start of tracheal intubation to Day 28
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Rate of physician adoption of AI recommendations
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From the start of tracheal intubation to Day 28
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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。
赞助
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)
2026年9月1日
初级完成 (估计的)
2027年12月31日
研究完成 (估计的)
2027年12月31日
研究注册日期
首次提交
2026年7月22日
首先提交符合 QC 标准的
2026年7月22日
首次发布 (实际的)
2026年7月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年7月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年7月22日
最后验证
2026年7月1日
更多信息
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