執行醫院(主責)：臺中榮民總醫院

執行醫院(合作)：馬偕醫院、童綜合醫院、高醫

委託機構：慧德科技

國際登錄連結(ClinicalTrials.gov)及案件編號：無

整體進度(案件申請中/評估中/執行中/已結案)：執行中

專案中文摘要：
重症照護有相當多之資訊化之臨床資料，亟待人工智慧介入以輔助醫療人員判讀以利臨床決策。我們過去已運用臺中榮民總醫院重症資料庫2015-2019年資料，透過機器學習建立拔管時機推論模型，這模型只需一般臨床常規指標，包含呼吸器參數、生理數據、輸液/灌食及其他數據即可推論該病患適合拔管之可能性。
本研究為上述研究之延伸，旨在驗證上述已建立之拔管時機推論模型之外在效度，研究屬性為回朔性研究，我們將以獨立之資料集包含臺臺中榮民總醫院民總醫院、臺北馬偕紀念醫院、高雄醫學大學附設中和紀念醫院、童綜合醫院等四家醫院 2020-2024年呼吸衰竭病患，使用呼吸器72小時後之臨床常規醫療紀錄，驗證拔管時機推論模型之效能。
研究規劃由四家醫院依據個案報告表收集所需去辨識資料，由臺臺中榮民總醫院民總醫院綜整資料集後測試拔管時機推論模型之效能。模型效能，包括Sensitivity、Specificity、Accuracy、AUROC、F1 score等參數。
透過獨立資料集外部測試，可驗證以建立之拔管推論模型之效能，以利了解該模型在不同醫院可能遇到的議題，評估是否調整模型。