Modello AI basato su smartwatch per la previsione dell'OSA (SWOSA)
12 maggio 2025 aggiornato da: Jaeyoung Cho, Seoul National University Hospital
Modello di intelligenza artificiale basato su smartwatch per la previsione dell'apnea ostruttiva notturna
Questo studio mira a sviluppare un modello di intelligenza artificiale (AI) per diagnosticare più accuratamente l'apnea ostruttiva del sonno (OSA) raccogliendo la saturazione di ossigeno nel sangue e altre informazioni sulla salute durante il sonno usando uno smartwatch.
L'OSA è comune ma spesso sottostimato e il test diagnostico standard, polisonnografia, è costoso e richiede tempo. Gli smartwatch possono fornire una varietà di dati sulla salute, come modelli di sonno, saturazione di ossigeno nel sangue e frequenza cardiaca, che possono aiutare a rilevare i sintomi chiave e i segni dell'OSA.
Sviluppando un modello AI che utilizza i dati di smartwatch per lo screening per l'OSA, questo studio cerca di offrire un metodo diagnostico economico e accessibile, contribuendo in definitiva al rilevamento precoce e al miglioramento dei tassi di trattamento dell'OSA.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Stimato)
147
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Jaeyoung Cho, M.D., Ph.D.
- Numero di telefono: +82-2-2072-2503
- Email: apricot6@snu.ac.kr
Luoghi di studio
-
-
-
Seoul, Corea, Repubblica di, 03080
- Reclutamento
- Seoul National University Hospital
-
Contatto:
- Jaeyoung Cho, MD
- Numero di telefono: 82-2-2072-2503
- Email: apricot6@snu.ac.kr
-
-
Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
No
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Uomini e donne di età compresa tra 22 e 85 anni che hanno visitato l'ospedale universitario nazionale di Seoul con sospetta apnea notturna a causa di sintomi come russare, apnea o eccessiva sonnolenza diurna.
Descrizione
Criteri di inclusione:
- Uomini e donne di età compresa tra 22 e 85 anni che hanno visitato l'ospedale universitario nazionale di Seoul con sospetta apnea notturna dovuta a sintomi quali russamento, apnea o eccessiva sonnolenza diurna.
Criteri di esclusione:
- Pazienti con diagnosi precedente di apnea notturna attualmente sottoposti a trattamento (ad esempio, terapia con pressione positiva delle vie aeree [PAP], ventilazione meccanica, apparecchi orali o interventi chirurgici).
- Pazienti con malattie neuromuscolari o una storia di uso cronico di farmaci per oppioidi.
- Pazienti con insonnia grave che non è controllata dai farmaci.
- Pazienti che ricevono l'ossigeno terapia supplementare a causa di condizioni sottostanti come insufficienza cardiaca, malattia polmonare ostruttiva cronica, malattia polmonare interstiziale, sindrome da ipoventilazione o ictus o la cui saturazione di ossigeno basale è inferiore al 90%.
- Pazienti con pacemaker cardiaci impiantati, defibrillatori o altri dispositivi elettronici.
- Pazienti inesperti nell’uso di smartphone, app o smartwatch.
- Donne incinte.
- Pazienti non in grado o non disposti a fornire il consenso informato scritto.
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
|---|---|
|
Smart Watch Group
Uomini e donne di età compresa tra 22 e 85 anni che hanno visitato l'ospedale universitario nazionale di Seoul con sospetta apnea notturna a causa di sintomi quali russamento, apnea o eccessiva attività diurna.
|
Utilizzo di Galaxy Watch 4 durante il sonno per circa due settimane prima del test polisonnografico, inclusa la notte del test.
|
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza predittiva del modello AI per l'apnea ostruttiva notturna da moderata a grave
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
Valutazione di quanto bene il modello AI, sviluppato utilizzando dati clinici e informazioni registrate da smartwatch, tra cui la saturazione di ossigeno notturna, prevede l'apnea ostruttiva del sonno ostruttiva (definita come indice di apnea-ipopnea ≥15/ora) diagnosticata dalla polisonnografia.
|
Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
|
Accuratezza predittiva del Galaxy Watch Sleep Apnea Feature (SAF)
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
Valutazione dell'accuratezza della funzione di apnea notturna (SAF) integrata di Galaxy Watch nel prevedere l'apnea ostruttiva notturna da moderata a grave diagnosticata mediante polisonnografia.
|
Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
|
Confronto delle prestazioni del modello AI e del galaxy Watch Sleep Apnea Feaches (SAF)
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
Confronto delle prestazioni predittive tra il modello AI sviluppato in questo studio e la funzione di apnea notturna (SAF) integrata di Galaxy Watch per il rilevamento dell'apnea ostruttiva notturna da moderata a grave.
|
Fino a 2 settimane prima del test di polisonnografia.
|
|
Confronto tra il modello AI e le prestazioni del questionario STOP-Bang
Lasso di tempo: Fino a 2 settimane prima del test polisonnografico.
|
Confronto delle prestazioni predittive tra il modello AI sviluppato in questo studio e il questionario STOP-Bang per la rilevazione dell'apnea ostruttiva notturna da moderata a grave.
|
Fino a 2 settimane prima del test polisonnografico.
|
Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Investigatori
- Investigatore principale: Jaeyoung Cho, M.D., Ph.D., Seoul National University Hospital
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
3 febbraio 2025
Completamento primario (Stimato)
31 dicembre 2026
Completamento dello studio (Stimato)
31 dicembre 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
19 gennaio 2025
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
19 gennaio 2025
Primo Inserito (Effettivo)
24 gennaio 2025
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
15 maggio 2025
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
12 maggio 2025
Ultimo verificato
1 maggio 2025
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 24111291590
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?
SÌ
Descrizione del piano IPD
Dati dei partecipanti individuali de-identificati che supportano i risultati di questo studio
Tipo di informazioni di supporto alla condivisione IPD
- STUDIO_PROTOCOLLO
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti
No
Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .