Dépistage et alerte précoce de la maladie pulmonaire obstructive chronique combinée à une maladie respiratoire du sommeil basée sur l'Internet médical des objets

Cette étude est une étude conjointe multicentrique, qui se compose principalement de deux parties. Premièrement, une étude observationnelle transversale a été adoptée pour recruter des patients atteints de BPCO stable dans plusieurs centres. Les critères de diagnostic de la MPOC suivent les directives de diagnostic en Chine, et les patients ont été sélectionnés parmi les 40 à 80 ans. Notez que nous avons exclu les patients qui ne peuvent pas utiliser les applications mobiles de l'IoT et ne peuvent pas effectuer de suivi du sommeil et de visites de suivi. Tous les patients recueillent des informations sur la surveillance du sommeil au moyen d'appareils portables, ainsi que des caractéristiques démographiques, des tests de la fonction pulmonaire, des routines sanguines, la biochimie, l'électrocardiogramme, la radiographie pulmonaire, l'échelle d'évaluation de la MPOC, l'indice de dyspnée modifié de la British Medical Research Association, le questionnaire sur la qualité de vie de St. George, le sommeil Score clinique d'apnée, questionnaire de Berlin, échelle de somnolence d'Epworth, etc. Cette étude estime l'état de santé du patient à partir des informations recueillies, puis diagnostique l'apnée du sommeil et calcule la prévalence de l'apnée du sommeil. Plus précisément, nous construisons des normes à partir de l'analyse des informations de surveillance du sommeil et nous formons un modèle de dépistage OSA en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique. Deuxièmement, nous établissons une cohorte de MPOC associée à une maladie respiratoire du sommeil, où nous sélectionnons des patients atteints de MPOC répondant aux critères diagnostiques de la maladie respiratoire du sommeil. Tous les patients utilisent des appareils portables et la technologie IoT pour la collecte d'informations et la gestion des données. Nous construisons également la plate-forme d'alerte précoce, et elle permet un ajustement flexible du plan MPOC en fonction des différences individuelles et des différences communautaires. Cette étude nécessite une visite de suivi une fois par mois. En observant le nombre d'hospitalisations, l'incidence des exacerbations aiguës et d'autres indicateurs d'observation secondaires des patients atteints de BPCO, la plateforme d'alerte précoce peut analyser les exacerbations aiguës de la BPCO associées aux maladies respiratoires du sommeil. Nous développons le modèle de maladie et de pronostic pour les patients atteints de MPOC avec SAO en appliquant des algorithmes d'apprentissage automatique sur la plate-forme précédente.