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AI-ACLD Study: Artificial Intelligence in Advanced Chronic Liver Disease (AI-ACLD)

21. Juli 2026 aktualisiert von: Antonio Galante

Application of Artificial Intelligence Using Wearable Technology in Patients With Advanced Chronic Liver Disease (ACLD): a Trajectomics Approach.

The research project studies the possibility of using an artificial intelligence-based system in patients with advanced chronic liver disease (liver cirrhosis) to record variations in a patient's health status, with the aim of early identification of clinical improvement or deterioration. The system is based on the collection and processing of various clinical parameters through an Apple Watch. The study aims to evaluate whether the data generated by this system correlate with patients' clinical evolution and whether its use may ultimately contribute to improved care management and quality of life.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

8

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Schweiz
      • Lugano, Schweiz, 6900
        • Ente Ospedaliero Cantonale

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Patients hospitalized at Ente Ospedaliero Cantonale (EOC) in Lugano or Bellinzona or patients followed at the Department for Gastroenterology and Hepatology, Ente Ospedaliero Cantonale will be assessed for inclusion in the study

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18-75 years
  • Diagnosis of advanced chronic liver disease (ACLD).
  • Either:
  • hospitalized for hepatic decompensation or acute-on-chronic liver failure (ACLF), including ascites, hepatorenal syndrome, hepatic encephalopathy, bacterial infection, gastrointestinal bleeding, or jaundice; or
  • outpatient with Child-Pugh B cirrhosis and no evidence of hepatic decompensation or ACLF at enrolment.
  • Willing and able to provide written informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Inability or refusal to provide written informed consent
  • Inability to wear or correctly use the Apple Watch
  • Patients with hepatocellular carcinoma beyond the Milan Criteria (one lesion up to 5 cm or 3 lesions up to 3 cm in diameter)
  • Presence of hepatic decompensation or ACLF

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device.
Zeitfenster: From enrollment to the end of the study (6 months)

The primary outcome is to assess the feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device and to describe their patterns during hospitalization due to symptoms of decompensation or ACLF and in outpatients until hospitalization due to decompensation or ACLF in patients with liver cirrhosis. Health data continuously collected through a dedicated wearable device application comprise: heart rate and heart rate variability (HR; HRV), oxygen saturation (SpO₂), ECG (QRS, PQ, PT Tpe interval), sleep quality and duration, daily step count, tremor intensity (Hz), typing speed (taps/time).

The single unit of measure used to assess the feasibility of the wearable device is the usable data acquisition rate (%), defined as the percentage of monitoring data successfully collected and suitable for analysis.
From enrollment to the end of the study (6 months)

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Antonio Galante

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

29. Dezember 2022

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

17. Januar 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

17. Januar 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

16. Juli 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

21. Juli 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

23. Juli 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

23. Juli 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Juli 2026

Zuletzt verifiziert

1. Juli 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • AI-ACLD Study

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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