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

2026년 7월 21일 업데이트: 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.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

연구 유형

관찰

등록 (실제)

8

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 스위스
      • Lugano, 스위스, 6900
        • Ente Ospedaliero Cantonale

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

샘플링 방법

비확률 샘플

연구 인구

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

설명

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

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device.
기간: 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)

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Antonio Galante

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2022년 12월 29일

기본 완료 (실제)

2024년 1월 17일

연구 완료 (실제)

2024년 1월 17일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 7월 16일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 7월 21일

처음 게시됨 (실제)

2026년 7월 23일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 7월 23일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 7월 21일

마지막으로 확인됨

2026년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • AI-ACLD Study

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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