Még nem keres résztvevőt itt: KínaFázis nélkül

AI-Driven Early Warning System for Perioperative Risks in Acute Hemorrhagic Stroke

A legfontosabb adatok

Ki végzi: Beijing Tiantan Hospital
Hol: Beijing (Kína)A helyszín megnézése
Azonosító: NCT06998082
Állapot: Toborzás még nem indult
Résztvevők: 1533 fő, tervezett
Kezdés: 2025. júl. 6.
Várható befejezés: 2028. dec. 31.
A vizsgálat típusa: Megfigyeléses
A regiszteradat frissítve: 2025. május 31.

Ki vehet részt

MI-összefoglaló

A vizsgálat saját részvételi feltételeiből. Gép olvasta ki az oldalon álló regiszterszövegből, ezért tévedhet. Hogy ki vehet részt, azt a lenti regiszterszöveg és a vizsgálat csapata dönti el.

A vizsgálat 18 és 80 év közötti felnőtteket keres, akiknek agyvérzésük van, és az első tünetek után hét napon belül műtétet kapnak.

Életkor: 18 és 80 év között
Nem: Mindkét nem részt vehet.
A betegség stádiuma: A műtét előtti CT- vagy MRI-vizsgálattal igazolt agyi vérzés: koponyaűri értágulat (aneurizma), arteriovenosus malformáció (AVM), vérzéssel járó moyamoya-betegség, cavernosus malformáció vagy spontán agyállományi vérzés. Műtét a tünetek kezdetétől számított hét napon belül.

A részvétel fő kizáró okai

Aki nem adja meg a beleegyezését a részvételhez
Aki más, ütköző klinikai vizsgálatban vesz részt

A regiszter feltételei, szó szerint

Mind a 10 feltétel megnézéseKevesebb

Ki vehet részt

Patients aged 18 to 80 years
Diagnosis confirmed by preoperative imaging (CT or MRI) of one of the following conditions:
Intracranial aneurysm
Arteriovenous malformation (AVM)
Hemorrhagic moyamoya disease
Cavernous malformation
Spontaneous intracerebral hemorrhage
Undergoing surgery within seven days of symptom onset

Ki nem vehet részt

Patients who decline to provide informed consent
Patients enrolled in conflicting clinical studies

Nézd meg, megfelelhetsz-e

Magadról válaszolj. Ez nem döntés: hogy részt vehetsz-e, azt csak a vizsgálat csapata mondhatja meg.

18 és 80 év között vagy?

Helyszínek itt: Kína

Beijing Tiantan HospitalBeijing, KínaContact: ming yu Peng, M.D, Ph.DToborzás még nem indult

A vizsgálatról

Mit akar kideríteni a vizsgálat

Acute hemorrhagic cerebrovascular disease is a life-threatening condition characterized by sudden onset, rapid progression, multiple complications, poor prognosis, and high mortality. It presents a significant public health burden. During surgical interventions, precise risk stratification and effective perioperative management are crucial to mitigating intraoperative and postoperative complications, optimizing disease diagnosis, guiding severity assessment, and refining anesthesia strategies. Continuous real-time evaluation and dynamic perioperative adjustments are essential to minimize the influence of institutional variability and individual clinician-dependent decision-making. By harnessing big data-driven, evidence-based medical approaches, clinicians can enhance diagnostic accuracy and therapeutic precision, addressing a critical challenge in reducing morbidity and mortality in this patient population.

A teljes eredeti leírásKevesebb

This study aims to develop a comprehensive multimodal perioperative database and leverage large language models (LLMs) for the efficient extraction of structured demographic and clinical data throughout the perioperative course. By integrating real-time hemodynamic monitoring parameters, the investigators seek to elucidate the relationship between perioperative hemodynamic patterns and the incidence of postoperative complications affecting major organ systems, including the brain, heart, kidneys, and lungs. The ultimate goal is to construct a multimodal fusion early-warning model capable of real-time, simultaneous prediction of multiple perioperative complications. This AI-driven platform will function as a risk stratification and alert system for organ-specific perioperative complications in patients with acute hemorrhagic cerebrovascular disease. By providing evidence-based insights for optimized perioperative management-encompassing early warning mechanisms, diagnostic support, and individualized therapeutic strategies-the system aims to improve clinical outcomes, reduce perioperative morbidity, and lower overall mortality.