Ayuda a construir una I.A. Modelo para predecir patrones y brotes de síntomas de miastenia grave

Usando sus teléfonos inteligentes, los participantes potenciales descargarán la aplicación móvil de investigación doc.ai. Habrá un enlace web de preselección donde los participantes potenciales se autoevaluarán para ver si cumplen con los criterios básicos de elegibilidad para este estudio. La herramienta de reclutamiento para este ensayo se desarrolló para la diversidad, la equidad y la inclusión. Con el objetivo de garantizar la diversidad en la demografía del ensayo para comprender mejor las necesidades de salud de las diferentes poblaciones. Por lo tanto, si bien algunos participantes potenciales interesados ​​califican, es posible que no sean invitados a la prueba debido a estos requisitos de diversidad.

Los pacientes con miastenia gravis (MG) que cumplan con los criterios de inclusión serán invitados a unirse a este ensayo de salud digital. Los participantes firmarán el consentimiento electrónico y se autoinscribirán en el estudio. Una vez que el equipo del estudio confirme su elegibilidad (para garantizar los criterios de elegibilidad y la validez del participante, es decir, eliminar los inicios de sesión automáticos), se les pedirá que se tomen una selfie, proporcionen una prueba documentada del diagnóstico de MG, respondan una serie de preguntas de la encuesta con respecto a su datos demográficos, salud actual, historial médico y otra información relacionada con MG.

Los participantes inscritos tendrán un breve check-in diario, 2 check-ins semanales y un check-in semanal que incluirá un check-in audiovisual, y mantendrán un diario audiovisual para llevar un registro de sus síntomas, conectar datos, grabar su voz (para detectar síntomas vocales: debilidad, nasalidad) y tomar videos de su cara (para detectar síntomas faciales: ocular, caída de la boca) de forma diaria o semanal a través de los diversos módulos de recopilación de datos en la aplicación de investigación doc.ai durante la duración de su participación en el estudio. La plataforma de prueba de salud digital de doc.ai se aprovechará para recopilar estos datos.

El estudio tiene como objetivo inscribir a aproximadamente 200 participantes en aproximadamente 9 meses. Se espera que se incluya un mínimo de 100 participantes en el análisis final, ya que en un momento dado habrá un retraso entre los participantes potenciales que expresan interés en el estudio, el PI evalúa su elegibilidad y los participantes que completan todos los procedimientos requeridos del estudio. .

Al final de su participación, se les pedirá a los participantes que completen un cuestionario. Una vez que el participante haya completado su encuesta final, podrá conectarse a un enlace canjeable como Amazon.com Tarjeta de regalo por valor de $ 250. Todos los participantes también recibirán un resumen del final del ensayo de los datos que habían recopilado durante el estudio. No se darán consejos o instrucciones médicas basados ​​en este estudio.

Además, en la encuesta final se les preguntará a los participantes si estarían dispuestos a completar una entrevista de usabilidad una vez finalizada su participación en esta prueba. Este subconjunto de participantes invitados a ser parte de una entrevista de usabilidad de seguimiento incluirá a aquellos que completen todos los procedimientos requeridos por el estudio y algunos que no hayan completado todos los procedimientos requeridos por el estudio, para evaluar la experiencia de usabilidad de la aplicación durante la duración de su participación. Se contactará a los participantes al final de su período de participación hasta que un total de 10 a 15 participantes completen con éxito la entrevista de usabilidad. Los participantes que completen con éxito la entrevista de usabilidad recibirán un enlace por $ 50 en Amazon.com tarjeta de regalo a través de la aplicación.

Para este estudio, los datos y las grabaciones de audio y video se capturarán directamente en la aplicación de investigación doc.ai y se almacenarán de forma segura en un proveedor de nube compatible con HIPAA (Google Cloud Platform).

Estos datos se utilizarán para comprender los patrones de los síntomas y los factores desencadenantes a fin de caracterizar mejor factores como la duración y el momento de los brotes y cualquier patrón de síntomas único a fin de crear medidas más objetivas de los síntomas de la MG. En última instancia, estos datos se utilizarían para construir un modelo de aprendizaje automático que podría predecir los brotes de síntomas de MG.

Objetivo primario:

Utilice una colección de módulos de salud digitales en el teléfono inteligente para recopilar los síntomas y desencadenantes de la miastenia grave (MG) para caracterizar mejor los patrones de síntomas y los brotes.

Objetivo secundario:

Utilice los datos recopilados para desarrollar un A.I. modelo para detectar y/o predecir brotes de síntomas.