Triagem e alerta precoce de doença pulmonar obstrutiva crônica combinada com doença respiratória do sono com base na Internet médica das coisas

Este estudo é um estudo conjunto multicêntrico, que consiste principalmente em duas partes. Primeiro, um estudo observacional transversal foi adotado para recrutar pacientes com DPOC estável em vários centros. Os critérios diagnósticos da DPOC seguem as diretrizes diagnósticas da China, e os pacientes foram selecionados entre 40-80 anos. Observe que excluímos pacientes que não podem usar os aplicativos móveis da IoT e não podem concluir o monitoramento do sono e as visitas de acompanhamento. Todos os pacientes coletam informações de monitoramento do sono por meio de dispositivos vestíveis, juntamente com características demográficas, testes de função pulmonar, rotinas de sangue, bioquímica, eletrocardiograma, radiografia de tórax, escala de avaliação de DPOC, índice de dispneia modificado da British Medical Research Association, questionário de qualidade de vida de St. George, sono Pontuação Clínica de Apnéia, Questionário de Berlim, Escala de Sonolência de Epworth, etc. Este estudo estima o estado de saúde do paciente a partir das informações coletadas, diagnostica a apneia do sono e calcula a prevalência da apneia do sono. Especificamente, construímos padrões a partir da análise das informações de monitoramento do sono e formamos um modelo de triagem de AOS aplicando algoritmos de aprendizado de máquina. Em segundo lugar, estabelecemos uma coorte de DPOC combinada com doença respiratória do sono, onde selecionamos pacientes com DPOC que atendem aos critérios diagnósticos para doença respiratória do sono. Todos os pacientes usam dispositivos vestíveis e tecnologia IoT para coleta de informações e gerenciamento de dados. Também construímos a plataforma de alerta precoce, que permite ajustes flexíveis no plano de DPOC de acordo com as diferenças individuais e comunitárias. Este estudo requer visita de acompanhamento uma vez por mês. Ao observar o número de hospitalizações, a incidência de exacerbações agudas e outros indicadores secundários de observação de pacientes com DPOC, a plataforma de alerta precoce pode analisar as exacerbações agudas de DPOC combinadas com doenças respiratórias do sono. Desenvolvemos o modelo de doença e prognóstico para pacientes com DPOC com SAO aplicando algoritmos de aprendizado de máquina na plataforma anterior.