Система мониторинга на основе искусственного интеллекта для хронической сердечной недостаточности с расширенными носимыми и мини-инвазивными устройствами (SMART-CARE)

Хроническая сердечная недостаточность (CHF) является многофакторным синдромом, характеризующимся высокими показателями госпитализации, заболеваемости и смертности. Несмотря на достижения в области фармакологической и на основе устройств, ранняя идентификация клинического ухудшения остается серьезной проблемой. Традиционные модели последующих наблюдений, основанные главным образом на прерывистых личных оценках, часто неадекватны в захвате субклинических изменений, которые предшествуют острой декомпенсации.

Исследование, связанное с хронической сердечной недостаточностью с мини-инвазивными и носимыми медицинскими устройствами), направлено на то, чтобы оценить, с использованием CE (Conformite Europénne Intelligence Contectififired Casticed Calificed Integrade Comply Come Sage (система мониторинга мониторинга мониторинга, основанная на искусственном искусстве. В исследовании принимается проспективная, многоцентровая, наблюдательная конструкция с двумя параллельными когортами: пациентам, управляемым со стандартным уходом, по сравнению с пациентами, оснащенными носимым устройством в течение шести месяцев.

Носимое устройство отражает ряд физиологических сигналов, включающих периферический насыщенность кислородом (SPO₂), изменчивость сердечного ритма (HRV), электродермальная активность (EDA), уровень проводимости кожи (SCL), частота дыхания, периферическая температура кожи, скорость импульса, обнаружение усталости и межретиатическая мешанка с соколом через активизирует их в реальном времени. Алгоритмы ИИ непрерывно анализируют эти данные, запуская оповещения в случае ненормальных тенденций. Когда образуются оповещения, пациенты подвергаются телеконсультации с возможными корректировками лечения или личным наблюдением, как указано клинически.

Исследование предназначено для создания реальных доказательств того, может ли мониторинг с усиленным AI может уменьшить незапланированное госпитализацию в больнице как минимум на 20% в течение шестимесячного наблюдения по сравнению со стандартным уходом. Вторичные конечные точки включают улучшения в функции сердца (оцениваемой с помощью эхокардиографических параметров), нейромормональных биомаркеров, таких как натрийуретический пептид (BNP) и предсердный натрийуретический пептид (ANP), упражнение, оцениваемое на тест шестиминутных ходов (6MWT), качество, измеряемое на CANSOPASOPAROPAROPAROPAROPAROPAREPAREPAREPAREPAREPAREOPAREOPAROPAROPAREOPAROPASOPAROPASOPAREPAREPAREPAREPAREPAREPAREPAREPAREPASE. (KCCQ) и частота нежелательных явлений, связанных с терапией (например, гипотония, Bradyarrhytmias).

В дополнение к оценке клинической эффективности, исследование подтверждает разработку прогнозной мультимаркерской модели. Данные, собранные с помощью платформы с интеллектуальной уходом, включающей в себя историю клинической истории, биохимические маркеры, данные о визуализации и непрерывные датчики, которые будут использоваться в сотрудничестве академических центров для обучения алгоритмов ИИ, способных прогнозировать прогрессирование CHF и адаптировать индивидуальные вмешательства.

Все данные псевдонимулированы в соответствии с общим правилом защиты данных (GDPR, Regulation EU 2016/679). Исследование не мешает постоянному медицинскому лечению и придерживается хорошей клинической практики (GCP) и этическими принципами Декларации Хельсинки. Пациенты предоставляют письменное информированное согласие до зачисления.

Инициатива по уходу за уходом отражает более широкую цель: интеграция телемедицины, носимые технологии здравоохранения и прогнозирующее моделирование на основе искусственного интеллекта в бесшовный путь ухода, который способствует упреждающему управлению ХНС и позволяет персонализированные терапевтические решения, управляемые данными.