Modelo de IA basado en relojes inteligentes para la predicción de OSA (SWOSA)
12 de mayo de 2025 actualizado por: Jaeyoung Cho, Seoul National University Hospital
Modelo de inteligencia artificial basado en relojes inteligentes para la predicción de la apnea obstructiva del sueño
Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) para diagnosticar con mayor precisión la apnea obstructiva del sueño (OSA) mediante la recolección de saturación de oxígeno en sangre y otra información de salud durante el sueño utilizando un reloj inteligente.
La AOS es común pero a menudo infradiagnosticada, y la prueba diagnóstica de referencia, la polisomnografía, es costosa y requiere mucho tiempo. Los relojes inteligentes pueden proporcionar una variedad de datos de salud, como patrones de sueño, saturación de oxígeno en sangre y frecuencia cardíaca, que pueden ayudar a detectar síntomas y signos clave de AOS.
Al desarrollar un modelo de IA que utiliza datos de relojes inteligentes para detectar AOS, este estudio busca ofrecer un método de diagnóstico accesible y rentable, que en última instancia contribuya a la detección temprana y mejores tasas de tratamiento de AOS.
Descripción general del estudio
Estado
Reclutamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Estimado)
147
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Estudio Contacto
- Nombre: Jaeyoung Cho, M.D., Ph.D.
- Número de teléfono: +82-2-2072-2503
- Correo electrónico: apricot6@snu.ac.kr
Ubicaciones de estudio
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Seoul, Corea, república de, 03080
- Reclutamiento
- Seoul National University Hospital
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Contacto:
- Jaeyoung Cho, MD
- Número de teléfono: 82-2-2072-2503
- Correo electrónico: apricot6@snu.ac.kr
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Hombres y mujeres de 22 a 85 años que visitaron el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl con sospecha de apnea del sueño debido a síntomas como ronquidos, apnea o somnolencia diurna excesiva.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Hombres y mujeres de 22 a 85 años que visitaron el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl con sospecha de apnea del sueño debido a síntomas como ronquidos, apnea o somnolencia diurna excesiva.
Criterios de exclusión:
- Pacientes previamente diagnosticados con apnea del sueño que actualmente están recibiendo tratamiento (p. ej., terapia de presión positiva en las vías respiratorias [PAP], ventilación mecánica, aparatos orales o cirugía).
- Pacientes con enfermedades neuromusculares o antecedentes de uso crónico de medicamentos opioides.
- Pacientes con insomnio severo que no se controla con medicación.
- Pacientes que reciben oxigenoterapia suplementaria debido a afecciones subyacentes como insuficiencia cardíaca, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, enfermedad pulmonar intersticial, síndrome de hipoventilación o accidente cerebrovascular, o cuya saturación inicial de oxígeno es inferior al 90%.
- Pacientes con marcapasos cardíacos implantados, desfibriladores u otros dispositivos electrónicos.
- Pacientes sin experiencia en el uso de smartphones, apps o relojes inteligentes.
- Mujeres embarazadas.
- Pacientes incapaces o no dispuestos a proporcionar consentimiento informado por escrito.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Grupo de relojes inteligentes
Hombres y mujeres de entre 22 y 85 años que visitaron el Hospital de la Universidad Nacional de Seúl con sospecha de apnea del sueño debido a síntomas como ronquidos, apnea o exceso de jornada diurna.
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Uso del Galaxy Watch 4 durante el sueño durante aproximadamente dos semanas antes de la prueba de polisomnografía, incluida la noche de la prueba.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Precisión predictiva del modelo AI para la apnea obstructiva de sueño moderada a severa
Periodo de tiempo: Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Evaluación de qué tan bien el modelo de IA, desarrollado utilizando datos clínicos e información registrada en el reloj inteligente, incluida la saturación de oxígeno nocturno, predice la apnea obstructiva de sueño moderada a severa (definida como índice de apnea-hipopnea ≥15/hora) diagnosticada por polisomnografía.
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Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Precisión predictiva de la función de apnea del sueño (SAF) del Galaxy Watch
Periodo de tiempo: Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Evaluación de la precisión de la función de apnea del sueño (SAF) incorporada del Galaxy Watch para predecir la apnea obstructiva del sueño de moderada a grave diagnosticada mediante polisomnografía.
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Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Comparación del rendimiento del modelo de IA y la función de apnea del sueño (SAF) del Galaxy Watch
Periodo de tiempo: Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Comparación del rendimiento predictivo entre el modelo AI desarrollado en este estudio y la función de apnea del sueño (SAF) de Sleep del Galaxy Watch para detectar la apnea obstructiva de sueño moderada a severa.
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Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Comparación del modelo de IA y el rendimiento del cuestionario de parada
Periodo de tiempo: Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Comparación del rendimiento predictivo entre el modelo de IA desarrollado en este estudio y el cuestionario STOP-Bang para detectar apnea obstructiva del sueño de moderada a grave.
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Hasta 2 semanas antes de la prueba de polisomnografía.
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Jaeyoung Cho, M.D., Ph.D., Seoul National University Hospital
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
3 de febrero de 2025
Finalización primaria (Estimado)
31 de diciembre de 2026
Finalización del estudio (Estimado)
31 de diciembre de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
19 de enero de 2025
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
19 de enero de 2025
Publicado por primera vez (Actual)
24 de enero de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
15 de mayo de 2025
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
12 de mayo de 2025
Última verificación
1 de mayo de 2025
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 24111291590
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
SÍ
Descripción del plan IPD
Datos de participantes individuales no identificados que respaldan los hallazgos de este estudio.
Tipo de información de apoyo para compartir IPD
- PROTOCOLO DE ESTUDIO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .