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Development of a Multimodal Deep Learning Model for Pediatric Patients

4. September 2026 aktualisiert von: Ke-Yun, Chao, Fu Jen Catholic University

Development of an Artificial Intelligence-Based Model for Assessing the Severity of Pediatric Obstructive Sleep Apnea

This study aims to develop a multimodal data-driven model integrating multiple noninvasive physiological signals to assess the severity of pediatric sleep-disordered breathing, using standard clinical sleep study results as the reference.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Pediatric obstructive sleep apnea may affect growth, development, cognitive function, and overall health. Although polysomnography is commonly used for clinical assessment, its application may be limited by time, cost, and accessibility. Recent advances in noninvasive monitoring technologies have provided new possibilities for sleep-related assessment. This study will collect and integrate multiple physiological signals from pediatric participants undergoing routine sleep examinations and to develop a data-driven model for evaluating sleep-related respiratory conditions. Clinical examination results will be used as the reference for model development and validation. The findings of this study are expected to support the development of a convenient and noninvasive approach for pediatric sleep assessment and may provide a reference for future clinical and home-based applications.

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

50

Kontakte und Standorte

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

Studienkontakt

Studienorte

  • Taiwan
      • New Taipei City, Taiwan, 24352
        • Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
        • Kontakt:

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

  • Kind
  • Erwachsene

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

patient of affiliated university hospital

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Individuals with clinical suspicion of obstructive sleep apnea who are referred for polysomnography

Exclusion Criteria:

  • Intolerance to a fingertip or wrap-around pulse oximeter
  • Presence of significant structural abnormalities of the upper airway
  • Cardiac arrhythmia
  • Neuromuscular disease
  • Hospitalization within the previous one month

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
Zeitfenster
the correlation among the apnea-hypopnea index, millimeter-wave radar signals, and ballistocardiography waveforms
Zeitfenster: up to 12 hours
up to 12 hours

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Fu Jen Catholic University

Ermittler

  • Hauptermittler: Ke-Yun Chao, PhD, Fu Jen Catholic University

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 (Geschätzt)

1. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. Juli 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Juli 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. September 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. September 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. September 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

10. September 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

4. September 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Andere Studien-ID-Nummern

  • FJUH115604

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

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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