Detección y alerta temprana de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica combinada con la enfermedad respiratoria del sueño basada en el Internet médico de las cosas

Este estudio es un estudio conjunto multicéntrico, que consta principalmente de dos partes. En primer lugar, se adoptó un estudio observacional transversal para reclutar pacientes con EPOC estable en múltiples centros. Los criterios de diagnóstico de la EPOC siguen las pautas de diagnóstico en China, y los pacientes fueron seleccionados entre 40 y 80 años. Tenga en cuenta que excluimos a los pacientes que no pueden usar las aplicaciones móviles de IoT y que no pueden completar el control del sueño y las visitas de seguimiento. Todos los pacientes recopilan información de monitoreo del sueño a través de dispositivos portátiles, junto con características demográficas, pruebas de función pulmonar, rutinas sanguíneas, bioquímica, electrocardiograma, radiografía de tórax, escala de evaluación de la EPOC, índice de disnea de la Asociación Británica de Investigación Médica modificada, Cuestionario de calidad de vida de St. George, Sleep Puntaje Clínico de Apnea, Cuestionario de Berlín, Escala de Somnolencia de Epworth, etc. Este estudio estima el estado de salud del paciente a partir de la información recopilada, luego diagnostica la apnea del sueño y calcula la prevalencia de la apnea del sueño. Específicamente, creamos estándares a partir del análisis de la información de monitoreo del sueño y formamos un modelo de detección de OSA mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. En segundo lugar, establecemos una cohorte de EPOC junto con la enfermedad respiratoria del sueño, donde seleccionamos a los pacientes con EPOC que cumplen los criterios diagnósticos de la enfermedad respiratoria del sueño. Todos los pacientes utilizan dispositivos portátiles y tecnología IoT para la recopilación de información y la gestión de datos. También construimos la plataforma de alerta temprana, y permite un ajuste flexible en el plan de EPOC según las diferencias individuales y las diferencias de la comunidad. Este estudio requiere una visita de seguimiento una vez al mes. Al observar el número de hospitalizaciones, la incidencia de exacerbaciones agudas y otros indicadores de observación secundarios de pacientes con EPOC, la plataforma de alerta temprana puede analizar las exacerbaciones agudas de la EPOC combinadas con la enfermedad respiratoria del sueño. Desarrollamos el modelo de enfermedad y pronóstico para pacientes con EPOC con SAO aplicando algoritmos de aprendizaje automático en la plataforma anterior.