Помогите создать ИИ Модель для прогнозирования паттернов и вспышек симптомов миастении гравис

Используя свои смартфоны, потенциальные участники загрузят исследовательское мобильное приложение doc.ai. Будет размещена веб-ссылка для предварительного скрининга, по которой потенциальные участники будут самостоятельно проверять, соответствуют ли они основным критериям приемлемости для этого исследования. Инструмент набора для этого испытания разработан для разнообразия, справедливости и инклюзивности. С целью обеспечения разнообразия демографических данных испытания, чтобы лучше понять медицинские потребности различных групп населения. Таким образом, хотя некоторые заинтересованные потенциальные участники соответствуют требованиям, они могут не быть приглашены в испытание из-за этих требований разнообразия.

Пациенты с миастенией гравис (МГ), отвечающие критериям включения, будут приглашены присоединиться к этому испытанию цифрового здравоохранения. Участники подпишут электронное согласие и самостоятельно запишутся в исследование. После того, как исследовательская группа подтвердит их право на участие (для обеспечения критериев приемлемости и достоверности участников, т. е. устранения входа в систему с помощью роботов), их попросят сделать селфи, предоставить документальное подтверждение диагноза миастении, ответить на ряд вопросов опроса, касающихся их демографические данные, текущее состояние здоровья, история болезни и другая информация, связанная с MG.

Зарегистрированные участники будут проходить ежедневную краткую регистрацию, 2 еженедельные проверки и еженедельную регистрацию, которая будет включать аудиовизуальную регистрацию и вести аудиовизуальный дневник, чтобы отслеживать свои симптомы, подключать данные, записывать свой голос. (для обнаружения голосовых симптомов: слабости, гнусавости) и снимать видео их лица (для обнаружения лицевых симптомов: окуляров, опущения рта) ежедневно или еженедельно с помощью различных модулей сбора данных в исследовательском приложении doc.ai в течение их участие в учебе. Для сбора этих данных будет использоваться испытательная платформа цифрового здравоохранения doc.ai.

Исследование направлено на набор примерно 200 участников примерно за 9 месяцев. Ожидается, что в окончательный анализ будет включено не менее 100 участников, поскольку в любой момент времени будет отставание между потенциальными участниками, выразившими интерес к исследованию, их правомочность оценивается PI, и участниками, выполняющими все необходимые процедуры исследования. .

По окончании участия участникам будет предложено заполнить анкету. После того, как участник заполнит свой последний опрос, он сможет подключиться к ссылке, которую можно использовать как Amazon.com. подарочная карта на сумму 250 долларов. Все участники также получат итоговую сводку данных, которые они собрали в ходе исследования. На основании этого исследования не будет дано никаких медицинских рекомендаций или указаний.

Кроме того, в финальном опросе участников спросят, захотят ли они пройти интервью по юзабилити после того, как их участие в этом испытании закончится. Эта подгруппа участников, приглашенных для участия в последующем интервью по юзабилити, будет включать тех, кто выполнил все необходимые для исследования процедуры, а также тех, кто, возможно, не выполнил все необходимые для исследования процедуры, чтобы оценить удобство использования приложения в течение всего срока их службы. участие. С участниками свяжутся в конце периода их участия, пока в общей сложности 10-15 участников не пройдут собеседование по юзабилити. Участники, успешно прошедшие юзабилити-интервью, получат ссылку за 50 долларов на Amazon.com. подарочная карта через приложение.

Для этого исследования данные, а также аудио- и видеозаписи будут записываться непосредственно в исследовательское приложение doc.ai и безопасно храниться в облачном провайдере, совместимом с HIPAA (Google Cloud Platform).

Эти данные будут использоваться для понимания моделей симптомов и триггеров, чтобы лучше охарактеризовать такие факторы, как продолжительность и время обострений, а также любые уникальные модели симптомов, чтобы создать более объективные измерения симптомов миастении. В конечном итоге эти данные будут использованы для построения модели машинного обучения, которая сможет прогнозировать вспышки симптомов миастении.

Основная цель:

Используйте коллекцию цифровых медицинских модулей на смартфоне, чтобы собрать симптомы и триггеры миастении гравис (МГ), чтобы лучше охарактеризовать модели симптомов и вспышки.

Второстепенная цель:

Используйте собранные данные для разработки ИИ. модель для обнаружения и/или прогнозирования вспышек симптомов.