AI の構築を支援する重症筋無力症の症状パターンとフレアを予測するモデル

スマートフォンを使用して、潜在的な参加者は doc.ai リサーチ モバイル アプリをダウンロードします。 潜在的な参加者がこの研究の基本的な適格基準を満たしているかどうかを確認するためにセルフスクリーニングする Web 事前スクリーニング リンクがあります。 この試験の採用ツールは、多様性、公平性、包括性を考慮して開発されています。 さまざまな集団の健康ニーズをよりよく理解するために、試験の人口統計の多様性を確保することを目的としています。 そのため、関心のある潜在的な参加者の一部は資格がありますが、これらの多様性の要件のために、トライアルに招待されない場合があります.

選択基準を満たす重症筋無力症 (MG) の患者は、このデジタル健康試験に参加するよう招待されます。 参加者は電子同意書に署名し、研究に自己登録します。 彼らの適格性が研究チームによって確認されると（参加者の適格基準と有効性を確保するため、つまりロボサインインを排除するため）、セルフィーを撮り、MG診断の文書化された証拠を提供し、彼らに関する一連の調査質問に回答するよう求められます。人口統計、現在の健康状態、病歴、およびその他の MG 関連情報。

登録された参加者は、毎日の簡単なチェックイン、週 2 回のチェックイン、視聴覚チェックインを含む週 1 回のチェックインを行い、症状を追跡し、データを接続し、声を記録するために視聴覚日記を維持します。 doc.ai リサーチ アプリのさまざまなデータ収集モジュールを使用して、毎日から毎週、顔のビデオを撮影します (声の症状の検出: 脱力感、鼻声)。彼らの研究参加。 doc.ai のデジタル健康トライアル プラットフォームは、このデータの収集に活用されます。

この研究は、約9か月で約200人の参加者を登録することを目的としています。 最終分析には最低 100 人の参加者が含まれることが予想されます。これは、潜在的な参加者が研究に関心を示し、PI が参加者の適格性を評価し、参加者が必要なすべての研究手順を完了するまでにタイムラグがあるためです。 .

参加の最後に、参加者はアンケートに回答するよう求められます。 参加者が最終調査を完了すると、Amazon.com として引き換え可能なリンクに接続できるようになります。 250ドル相当のギフトカード。 すべての参加者は、試験中に収集したデータの試験終了の概要も受け取ります。 この研究に基づく医学的アドバイスや指示はありません。

さらに、最終調査では、参加者は、このトライアルへの参加が終了した後に、ユーザビリティに関するインタビューに回答する意思があるかどうかを尋ねられます。 フォローアップ ユーザビリティ インタビューの一部として招待された参加者のサブセットには、調査に必要な手順をすべて完了した人、および調査に必要な手順をすべて完了していない可能性のある一部の人が含まれます。参加。 参加者は、合計 10 ～ 15 人の参加者がユーザビリティ インタビューを無事に完了するまで、参加期間の終了時に連絡を受けます。 ユーザビリティに関するインタビューに合格した参加者は、Amazon.com で 50 ドルのリンクを受け取ります。 アプリ経由のギフトカード。

この研究では、データ、音声およびビデオの記録が doc.ai 研究アプリで直接キャプチャされ、HIPAA 準拠のクラウド プロバイダー (Google Cloud Platform) に安全に保存されます。

このデータは、MG 症状のより客観的な尺度を作成するために、フレアの長さとタイミング、および独自の症状パターンなどの要因をより適切に特徴付けるために、症状とトリガーのパターンを理解するために使用されます。 最終的に、このデータを使用して、MG 症状の再燃を予測できる機械学習モデルを構築します。

第一目的：

スマートフォンの一連のデジタル健康モジュールを使用して、重症筋無力症 (MG) の症状とトリガーを収集し、症状のパターンとフレアをより適切に特徴付けます。

副次的な目的:

収集したデータを使用して、AI を開発します。症状の再燃を検出および/または予測するためのモデル。