インドネシアのT2DM人口における血糖予測モデルとしてのBGEMの使用
調査の概要
詳細な説明
AI 駆動アルゴリズムを活用した Actxa の血糖評価およびモニタリング (BGEM®) は、フォトプレチスモグラフィー (PPG) センサーを備えたウェアラブルで個人の糖尿病リスクを非侵襲的な方法で定期的に監視および評価できるようにするクラウドベースのテクノロジーです。 。
BGEM® AI モデルは、手首のウェアラブル、スマート リング、またはヒアラブル上の消費者グレードの PPG センサーからの信号を使用して、血糖値の変化と相関する関連デジタル バイオマーカーを計算し、糖尿病のリスクを監視および評価するための血糖値の結果を予測します。 私たちの以前の研究では、PPG センサーを使用して非糖尿病集団の血糖値の上昇を検出できる可能性を示しました1。
Objective Ukrida は Actxa & Lif と協力して、現在のモデルの予測精度を強化し、血糖計とほぼ同じ精度で個人の血糖値を予測します。 これを達成するために、Actxa は、UKRIDA 病院との協力の一環として、この演習で約 500 人の糖尿病患者と、400 人の健康または未診断 (糖尿病予備軍/糖尿病) の個人からデータを収集することを目指しています。
収集されたデータにより、当社のアルゴリズムは、糖尿病の有無に関わらず血糖値の管理を大幅に改善し、最終的には全体的な生活の質を向上させる可能性を秘めています。
研究の種類
入学 (実際)
連絡先と場所
研究場所
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Jakarta Raya
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Jakarta、Jakarta Raya、インドネシア、11510
- Ukrida Hospital
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
- 18歳から59歳までの年齢
- 糖尿病か非糖尿病か
- 通常の日常活動を行うのに十分健康である
除外基準:
o ペースメーカーを装着している
- 現在妊娠中です
- 感染症がある
- 熱がある
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
コホートと介入
グループ/コホート |
介入・治療 |
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糖尿病グループ
-2型糖尿病、または糖尿病前と診断された、または異常なHba1cまたは血糖結果があることが知られている18〜59歳の対象
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BGEM は ppg センサーを使用して血糖値を予測する AI 駆動モデルです
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非糖尿病グループ
糖尿病または糖尿病になる前と診断されたことがない18〜59歳の対象
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BGEM は ppg センサーを使用して血糖値を予測する AI 駆動モデルです
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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BGEMの予測値
時間枠：2024年7月～12月
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予測モデルの結果は血糖分析と比較されます
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2024年7月～12月
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BGEMの予測値
時間枠：2024年7月～12月
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予測モデルの結果はHba1cと比較されます
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2024年7月～12月
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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BGEMに影響を与える変数
時間枠：2024年7月～12月
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BGEMに影響を与える被験者からの変数を特定するための分析
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2024年7月～12月
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協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (実際)
研究の完了 (実際)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。
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