건강한 고령자를 위한 생성형 AI를 통합한 멀티도메인 스마트폰 중재에 관한 무작위 대조 시험
스마트폰 애플리케이션 및 웨어러블 데이터를 통한 다중 영역 디지털 건강 중재의 효능과 확장성: 건강한 노인 인구를 대상으로 한 무작위 대조 시험
이 연구는 노인의 건강한 노화와 인지 능력 저하 예방을 촉진하도록 설계된 스마트폰 기반 다중 영역 중재의 효과를 평가합니다. 자동 알림이 운동, 수면 및 영양을 개선하여 인지 능력 향상에 매개 역할을 한다는 예비 결과를 바탕으로, 우리는 장기적 Fitbit 데이터(활동, 수면, 영양)와 생성형 AI(LLM)로 구동되는 일일 대화형 대화를 통합한 전용 애플리케이션을 개발했습니다.
65세 이상의 건강한 참가자 300명을 대상으로 6개월 무작위 대조 시험(RCT)이 진행됩니다. 주요 목표는 이러한 디지털 중재가 건강 결과, 특히 인지 및 운동 기능에 어떻게 영향을 미치는지 분석하는 것입니다. 또한, 웨어러블 데이터 스트림을 기반으로 건강 상태를 추정하기 위한 예측 수학적 모델을 구축하는 것을 목표로 합니다. 마지막으로, 이 연구는 이 디지털 건강 서비스의 대규모 사회적 구현을 용이하게 하는 확장 가능성을 평가할 것입니다.
연구 개요
상태
상태
정황
정황
개입 / 치료
개입 / 치료
연구 유형
연구 유형
등록 (추정된)
등록
단계
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
연구 연락처
- 이름: Tatsuhiro Hisatsune
- 전화번호: +81471363632
- 이메일: HISATSUNE@EDU.K.U-TOKYO.AC.JP
연구 장소
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Chiba
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Kashiwa, Chiba, 일본, 2778562
- 모병
- GSFS, The University of Tokyo
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연락하다:
- Tatsuhiro Hisatsune
- 전화번호: +81471363632
- 이메일: HISATSUNE@EDU.K.U-TOKYO.AC.JP
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참여기준
자격 기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 스마트폰과 웨어러블 장치(Fitbit)를 사용할 수 있는 사람.
제외 기준:
- 정기적인 운동을 금지하는 신체적 상태. 치매 진단을 받은 개인
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 방지
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
팔의 수
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료개입 / 치료 |
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다른: 제어
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표준 치료: 참가자는 특화된 다중 도메인 앱이나 AI 대화 기능 없이 표준 건강 정보를 받을 수 있습니다.
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실험적: 다중 영역 중재
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다중 영역 앱 중재: 참가자는 Fitbit와 통합된 전용 스마트폰 애플리케이션을 받습니다.
이 앱은 운동, 수면 및 영양에 대한 지침을 제공하며, 건강 참여를 촉진하기 위해 생성형 AI(LLM)로 구동되는 일일 대화형 대화 기능을 갖추고 있습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인지 기능
기간: 기준선 및 6개월
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MoCA
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기준선 및 6개월
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2차 결과 측정
2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
|---|---|---|
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인지 기능
기간: 기준선 및 6개월
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MMSE
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기준선 및 6개월
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인지 기능
기간: 기준선 및 6개월
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SAGE (자가 관리형 노인 인지 검사)
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기준선 및 6개월
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
연구 시작
기본 완료 (추정된)
기본 완료
연구 완료 (추정된)
연구 완료
연구 등록 날짜
최초 제출
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
처음 게시됨
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
마지막 업데이트 게시됨
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
기타 연구 ID 번호
기타 연구 ID 번호
- 25-143
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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