Verwendung von BGEM als Blutzucker-Vorhersagemodell in der T2DM-Population Indonesiens
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Detaillierte Beschreibung
Hintergrund Die auf unserem KI-gesteuerten Algorithmus basierende Blood Glucose Evaluation and Monitoring (BGEM®) von Actxa ist eine cloudbasierte Technologie, die es Wearables mit Photoplethysmographie (PPG)-Sensoren ermöglicht, das Diabetesrisiko von Personen regelmäßig auf nicht-invasive Weise zu überwachen und zu bewerten .
Mithilfe von Signalen von PPG-Sensoren für Endverbraucher an Wearables, Smart Ringen oder Hearables am Handgelenk berechnet das BGEM® AI-Modell die relevanten digitalen Biomarker, die mit der Änderung des Blutzuckerspiegels korrelieren, um ein Blutzuckerergebnis zur Überwachung und Bewertung von Diabetesrisiken vorherzusagen. Unsere vorherige Studie hat das Potenzial der Verwendung von PPG-Sensoren zur Erkennung erhöhter Blutzuckerwerte bei einer nicht-diabetischen Bevölkerung gezeigt1.
Ziel von Ukrida ist es, in Zusammenarbeit mit Actxa & Lif die Vorhersagegenauigkeit des aktuellen Modells zu verbessern, um den Blutzuckerspiegel von Personen fast so genau wie ein Glukometer vorherzusagen. Um dies zu erreichen, möchte Actxa im Rahmen der Zusammenarbeit von Actxa mit dem UKRIDA Hospital Daten von rund 500 Personen mit Diabetes in dieser Übung und von 400 gesunden oder nicht diagnostizierten Personen (Prädiabetes/Diabetes) sammeln.
Mit den gesammelten Daten hat unser Algorithmus das Potenzial, die Steuerung des Blutzuckerspiegels für Menschen mit und ohne Diabetes erheblich zu verbessern und letztendlich ihre allgemeine Lebensqualität zu verbessern.
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienorte
-
-
Jakarta Raya
-
Jakarta, Jakarta Raya, Indonesien, 11510
- Ukrida Hospital
-
-
Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter zwischen 18 und 59 Jahren
- Diabetiker oder Nicht-Diabetiker
- gesund genug, um normalen täglichen Aktivitäten nachzugehen
Ausschlusskriterien:
o Trägt einen Herzschrittmacher
- Ist derzeit schwanger
- Hat eine Infektion
- Hat Fieber
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Anzahl der Gruppen / Kohorten
Kohorten und Interventionen
Gruppe / KohorteGruppe / Kohorte |
Intervention / BehandlungIntervention / Behandlung |
|---|---|
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Diabetikergruppe
Probanden im Alter von 18 bis 59 Jahren, bei denen Typ-2-Diabetes mellitus oder Prä-DM diagnostiziert wurde oder bei denen bekannt ist, dass sie abnormale Hba1c- oder Blutzuckerwerte haben
|
BGEM ist ein KI-gesteuertes Modell zur Vorhersage des Blutzuckers mithilfe eines PPG-Sensors
|
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Nicht-Diabetiker-Gruppe
Probanden im Alter von 18 bis 59 Jahren, bei denen nie Diabetes mellitus oder Prä-DM diagnostiziert wurde
|
BGEM ist ein KI-gesteuertes Modell zur Vorhersage des Blutzuckers mithilfe eines PPG-Sensors
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Vorhersagewert von BGEM
Zeitfenster: Juli-Dezember 2024
|
Das Ergebnis des Vorhersagemodells wird mit der Blutzuckeranalyse verglichen
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Juli-Dezember 2024
|
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Vorhersagewert von BGEM
Zeitfenster: Juli-Dezember 2024
|
Das Ergebnis des Vorhersagemodells wird mit Hba1c verglichen
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Juli-Dezember 2024
|
Sekundäre Ergebnismessungen
Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
|
Variablen, die BGEM beeinflussen
Zeitfenster: Juli-Dezember 2024
|
Analyse zur Bestimmung aller Variablen von Probanden, die BGEM beeinflussen
|
Juli-Dezember 2024
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- KridaWacanaCU
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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