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Edge AI Neurostimulation Controllers Versus Continuous Therapy for Drug-Resistant Focal Epilepsy

28 de outubro de 2026 atualizado por: Hania Aamir, Lahore Medical and Dental College

Edge Computing Artificial Intelligence Neurostimulation Controllers Versus Standard Continuous Therapy for Drug Resistant Focal Epilepsy: A Randomized Controlled Trial

Drug-resistant focal epilepsy remains a major therapeutic challenge. Conventional neurostimulators rely on static, continuous open-loop stimulation or low-bandwidth reactive loops that suffer from classification latency or high battery consumption. This prospective, double-blind, randomized controlled trial evaluates whether hardware-integrated edge computing artificial intelligence (AI) neurostimulators demonstrate superior seizure reduction, lower processing latency, and reduced battery drain compared to standard continuous neurostimulation therapy over a 6-week intervention period.

Visão geral do estudo

Status

Concluído

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Eighty adult patients with drug-resistant focal epilepsy undergoing intracranial lead implantation across tertiary referral centers were randomized 1:1 post-implantation into two parallel groups: Edge Computing AI Neurostimulation: Received localized on-hardware machine learning feature extraction and pre-ictal spike classification from intracranial EEG, triggering adaptive targeted high-frequency electrical impulse bursts. Standard Continuous Therapy: Received conventional fixed-frequency, open-loop electrical neurostimulation. The trial evaluated clinical seizure frequency tracked via direct intracortical telemetry logs validated by daily patient diaries, as well as operational hardware metrics including microchip classification latency, real-time inference execution loads, and daily milliampere-hour battery consumption over 6 weeks.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Real)

80

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Locais de estudo

    • Punjab Province
      • Lahore, Punjab Province, Paquistão, 54570
        • Tertiary Neurosurgical Referral Hospitals

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

18 anos a 65 anos (Adulto, Adulto mais velho)

Aceita Voluntários Saudáveis

Não

Gêneros Elegíveis para o Estudo

Tudo

Descrição

Inclusion Criteria:

  • Diagnosed with refractory (drug-resistant) focal epilepsy.
  • Minimum of four electroclinically documented disabling focal seizures per month despite compliance with two or more appropriately chosen antiseizure medications.
  • Scheduled for clinical intracranial lead implantation (subdural grid or depth electrodes).
  • Aged 18 to 65 years at the time of enrollment.

Exclusion Criteria:

  • Diagnosis of primary generalized epilepsy.
  • Progressive neurological disorders.
  • Severe cognitive impairment.
  • Active psychiatric conditions.
  • Previous cranial neurostimulation implants.
  • Medical contraindications to surgical implantation or continuous intracortical telemetry.

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Tratamento
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Triplo

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: Edge Computing AI Neurostimulation

Participants received an implantable neurostimulator running local edge computing machine learning algorithms to classify pre-ictal spikes from intracortical EEG in real time, delivering adaptive targeted electrical impulse bursts.

Hardware-integrated neural processing engine executing real-time feature extraction and pre-ictal spike classification from intracranial EEG, triggering adaptive electrical bursts.

Comparador Ativo: Standard Continuous Therapy

Participants received continuous open-loop static neurostimulation delivering fixed-frequency electrical pulses regardless of underlying electrical activity.

Static, fixed-frequency continuous open-loop electrical pulse stimulation delivered regardless of underlying electrical activity.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Monthly Clinical Focal Seizure Frequency
Prazo: Baseline and Week 6 (completion of intervention)

Number of clinical focal seizures per month, recorded continuously via automated direct intracortical telemetry logs and verified against daily patient seizure diaries

Baseline and Week 6 (completion of intervention)

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Microchip Pre-Ictal Classification Latency
Prazo: Continuously across the 6-week intervention

Local on-hardware signal processing and classification response time measured in milliseconds (ms) from raw intracranial EEG pattern identification to trigger execution.

Continuously across the 6-week intervention
Daily Battery Drain Rate
Prazo: Continuously across the 6-week intervention

Average daily battery consumption rate measured in milliampere-hours per day (mAh/day) from device telemetry logs.

Continuously across the 6-week intervention
Real-Time Microchip Inference Load
Prazo: Continuously across the 6-week intervention

Percentage of microchip processing capacity utilized during real-time on-device machine learning execution.

Continuously across the 6-week intervention
Number of Participants with Adverse Events
Prazo: Throughout the 8-month trial duration

Hardware-related, surgical, or neurological adverse events documented throughout the trial.

Throughout the 8-month trial duration

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Investigadores

  • Investigador principal: Ammar Khalil, University of Kotli

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Real)

1 de junho de 2023

Conclusão Primária (Real)

1 de janeiro de 2024

Conclusão do estudo (Real)

1 de janeiro de 2024

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

28 de outubro de 2026

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

28 de outubro de 2026

Primeira postagem (Real)

3 de novembro de 2026

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

3 de novembro de 2026

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

28 de outubro de 2026

Última verificação

1 de outubro de 2026

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • UoK1117A

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

NÃO

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .