Меню
Идёт набор NCT06694181

Safe and Explainable AI

— Наблюдательное Artifical Inteligence Cardiology Breast Cancer Sepsis

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: AI-PERSONALIZED CLINICAL DECISION SUPPORT.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Artifical Inteligence, Cardiology, Breast Cancer, Sepsis. Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
США
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

SAFE AND EXPLAINABLE AI-ENABLED DECISION MAKING FOR PERSONALIZED CLINICAL DECISION SUPPORT

Обзор

While current AI technology is suitable for automating some repetitive clinical tasks, technical challenges remain in solving critical and gainful problems in the domains of patient and disease management. The proposed research seeks to address issues in medical AI, such as integrating medical knowledge effectively, making AI recommendations explainable to clinicians, and establishing safety guarantees.

Вмешательства

  • Другое AI-PERSONALIZED CLINICAL DECISION SUPPORT
    AI-ENABLED DECISION MAKING FOR PERSONALIZED CLINICAL DECISION SUPPORT

Первичные конечные точки

  • Neurosymbolic Learning Algorithms [Срок оценки: Prototype and develop new learning algorithms; 18 months. Benchmark and evaluate the learning algorithms; 24 months. Publish research results; 24 months]
  • Explanation Methods [Срок оценки: Prototype and develop new explanation algorithms; 18 months. Derive certified guarantees for explanations; 18 months. Benchmark and evaluate the explanation algorithms; 24 months. Extend certificates to new properties and tasks; 30 months. Publ]
  • Methods for Safety Guarantees [Срок оценки: Prototype and develop new rule learning algorithms; 30 months. Scale rule learning algorithms to larger data settings; 36 months. Incorporate new primitives to express complex rules; 36 months. Implement rule learning algorithms on baseline tasks]

Критерии участия

Критерии включения

Cardiology 18 years of age and older, admitted to any of the Penn Medicine hospitals from 2017 to the present. Sepsis 18 years of age at the time of presentation to an emergency department or admission to any Penn Medicine hospital from July 1, 2017, onward will be eligible as this represents the population at risk for acquiring sepsis Oncology 18 years of age and older with a diagnosis of invasive breast cancer (Stage 1-4) in the Penn Cancer registry

Exclusion Criteria All prediction models will exclude patients under the age of 18 from their patient data sets.

Cardiology Patients whose primary admission diagnosis was cardiac arrest Sepsis Those with pre-existing limitations on life-sustaining therapy will be excluded because their eligibility for sepsis definitions, care received, and outcomes, may be significantly and variably affected by pre-existing limitations on care. Oncology There are no other exclusions.

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Только случаи

Центры проведения

США · 1 центр
  • Hospital of the University of Pennsylvania — Philadelphia

Идентификаторы

NCT: NCT06694181 · 34124

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗