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AI-ACLD Study: Artificial Intelligence in Advanced Chronic Liver Disease (AI-ACLD)

21 luglio 2026 aggiornato da: Antonio Galante

Application of Artificial Intelligence Using Wearable Technology in Patients With Advanced Chronic Liver Disease (ACLD): a Trajectomics Approach.

The research project studies the possibility of using an artificial intelligence-based system in patients with advanced chronic liver disease (liver cirrhosis) to record variations in a patient's health status, with the aim of early identification of clinical improvement or deterioration. The system is based on the collection and processing of various clinical parameters through an Apple Watch. The study aims to evaluate whether the data generated by this system correlate with patients' clinical evolution and whether its use may ultimately contribute to improved care management and quality of life.

Panoramica dello studio

Stato

Completato

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Effettivo)

8

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Luoghi di studio

  • Svizzera
      • Lugano, Svizzera, 6900
        • Ente Ospedaliero Cantonale

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

Patients hospitalized at Ente Ospedaliero Cantonale (EOC) in Lugano or Bellinzona or patients followed at the Department for Gastroenterology and Hepatology, Ente Ospedaliero Cantonale will be assessed for inclusion in the study

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18-75 years
  • Diagnosis of advanced chronic liver disease (ACLD).
  • Either:
  • hospitalized for hepatic decompensation or acute-on-chronic liver failure (ACLF), including ascites, hepatorenal syndrome, hepatic encephalopathy, bacterial infection, gastrointestinal bleeding, or jaundice; or
  • outpatient with Child-Pugh B cirrhosis and no evidence of hepatic decompensation or ACLF at enrolment.
  • Willing and able to provide written informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Inability or refusal to provide written informed consent
  • Inability to wear or correctly use the Apple Watch
  • Patients with hepatocellular carcinoma beyond the Milan Criteria (one lesion up to 5 cm or 3 lesions up to 3 cm in diameter)
  • Presence of hepatic decompensation or ACLF

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

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device.
Lasso di tempo: From enrollment to the end of the study (6 months)

The primary outcome is to assess the feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device and to describe their patterns during hospitalization due to symptoms of decompensation or ACLF and in outpatients until hospitalization due to decompensation or ACLF in patients with liver cirrhosis. Health data continuously collected through a dedicated wearable device application comprise: heart rate and heart rate variability (HR; HRV), oxygen saturation (SpO₂), ECG (QRS, PQ, PT Tpe interval), sleep quality and duration, daily step count, tremor intensity (Hz), typing speed (taps/time).

The single unit of measure used to assess the feasibility of the wearable device is the usable data acquisition rate (%), defined as the percentage of monitoring data successfully collected and suitable for analysis.
From enrollment to the end of the study (6 months)

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Antonio Galante

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)

29 dicembre 2022

Completamento primario (Effettivo)

17 gennaio 2024

Completamento dello studio (Effettivo)

17 gennaio 2024

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

16 luglio 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

21 luglio 2026

Primo Inserito (Effettivo)

23 luglio 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

23 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

21 luglio 2026

Ultimo verificato

1 luglio 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Altri numeri di identificazione dello studio

  • AI-ACLD Study

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

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 .

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