Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

Development of a Multimodal Deep Learning Model for Pediatric Patients

4. september 2026 oppdatert av: Ke-Yun, Chao, Fu Jen Catholic University

Development of an Artificial Intelligence-Based Model for Assessing the Severity of Pediatric Obstructive Sleep Apnea

This study aims to develop a multimodal data-driven model integrating multiple noninvasive physiological signals to assess the severity of pediatric sleep-disordered breathing, using standard clinical sleep study results as the reference.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Forhold

Intervensjon / Behandling

Detaljert beskrivelse

Pediatric obstructive sleep apnea may affect growth, development, cognitive function, and overall health. Although polysomnography is commonly used for clinical assessment, its application may be limited by time, cost, and accessibility. Recent advances in noninvasive monitoring technologies have provided new possibilities for sleep-related assessment. This study will collect and integrate multiple physiological signals from pediatric participants undergoing routine sleep examinations and to develop a data-driven model for evaluating sleep-related respiratory conditions. Clinical examination results will be used as the reference for model development and validation. The findings of this study are expected to support the development of a convenient and noninvasive approach for pediatric sleep assessment and may provide a reference for future clinical and home-based applications.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

50

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studiesteder

  • Taiwan
      • New Taipei City, Taiwan, 24352
        • Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
        • Ta kontakt med:

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Barn
  • Voksen

Tar imot friske frivillige

Nei

Prøvetakingsmetode

Ikke-sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

patient of affiliated university hospital

Beskrivelse

Inclusion Criteria:

  • Individuals with clinical suspicion of obstructive sleep apnea who are referred for polysomnography

Exclusion Criteria:

  • Intolerance to a fingertip or wrap-around pulse oximeter
  • Presence of significant structural abnormalities of the upper airway
  • Cardiac arrhythmia
  • Neuromuscular disease
  • Hospitalization within the previous one month

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tidsramme
the correlation among the apnea-hypopnea index, millimeter-wave radar signals, and ballistocardiography waveforms
Tidsramme: up to 12 hours
up to 12 hours

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Sponsor

Fu Jen Catholic University

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Ke-Yun Chao, PhD, Fu Jen Catholic University

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Antatt)

1. september 2026

Primær fullføring (Antatt)

31. juli 2027

Studiet fullført (Antatt)

31. juli 2027

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

1. september 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

1. september 2026

Først lagt ut (Faktiske)

4. september 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

10. september 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

4. september 2026

Sist bekreftet

1. august 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Nøkkelord

Andre studie-ID-numre

  • FJUH115604

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

NEI

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere