Development of a Multimodal Deep Learning Model for Pediatric Patients
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.
Descripción general del estudio
Estado
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
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.
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Contactos y Ubicaciones
Estudio Contacto
- Nombre: Ke-Yun Chao, PhD
- Número de teléfono: +886-905-301-879
- Correo electrónico: C00152@mail.fjuh.fju.edu.tw
Ubicaciones de estudio
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New Taipei City, Taiwán, 24352
- Reclutamiento
- Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
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Contacto:
- Ke-Yun Chao, PhD
- Número de teléfono: +886-905-301-879
- Correo electrónico: C00152@mail.fjuh.fju.edu.tw
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Géneros elegibles para el estudio
Método de muestreo
Población de estudio
patient of affiliated university hospital
Descripción
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
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Modelos observacionales: COHORT
- Perspectivas temporales: PROSPECTIVE
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Periodo de tiempo |
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the correlation among the apnea-hypopnea index, millimeter-wave radar signals, and ballistocardiography waveforms
Periodo de tiempo: up to 12 hours
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up to 12 hours
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Ke-Yun Chao, PhD, Fu Jen Catholic University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Estimado)
Finalización del estudio (Estimado)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Otros números de identificación del estudio
- FJUH115604
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
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Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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