Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

AI-ACLD Study: Artificial Intelligence in Advanced Chronic Liver Disease (AI-ACLD)

21 июля 2026 г. обновлено: Antonio Galante

Application of Artificial Intelligence Using Wearable Technology in Patients With Advanced Chronic Liver Disease (ACLD): a Trajectomics Approach.

The research project studies the possibility of using an artificial intelligence-based system in patients with advanced chronic liver disease (liver cirrhosis) to record variations in a patient's health status, with the aim of early identification of clinical improvement or deterioration. The system is based on the collection and processing of various clinical parameters through an Apple Watch. The study aims to evaluate whether the data generated by this system correlate with patients' clinical evolution and whether its use may ultimately contribute to improved care management and quality of life.

Обзор исследования

Статус

Завершенный

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Действительный)

8

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый
  • Пожилой взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

Patients hospitalized at Ente Ospedaliero Cantonale (EOC) in Lugano or Bellinzona or patients followed at the Department for Gastroenterology and Hepatology, Ente Ospedaliero Cantonale will be assessed for inclusion in the study

Описание

Inclusion Criteria:

  • Adults aged 18-75 years
  • Diagnosis of advanced chronic liver disease (ACLD).
  • Either:
  • hospitalized for hepatic decompensation or acute-on-chronic liver failure (ACLF), including ascites, hepatorenal syndrome, hepatic encephalopathy, bacterial infection, gastrointestinal bleeding, or jaundice; or
  • outpatient with Child-Pugh B cirrhosis and no evidence of hepatic decompensation or ACLF at enrolment.
  • Willing and able to provide written informed consent.

Exclusion Criteria:

  • Inability or refusal to provide written informed consent
  • Inability to wear or correctly use the Apple Watch
  • Patients with hepatocellular carcinoma beyond the Milan Criteria (one lesion up to 5 cm or 3 lesions up to 3 cm in diameter)
  • Presence of hepatic decompensation or ACLF

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device.
Временное ограничение: From enrollment to the end of the study (6 months)

The primary outcome is to assess the feasibility and accuracy of machine learning analysis of individual health data collected by wearable device and to describe their patterns during hospitalization due to symptoms of decompensation or ACLF and in outpatients until hospitalization due to decompensation or ACLF in patients with liver cirrhosis. Health data continuously collected through a dedicated wearable device application comprise: heart rate and heart rate variability (HR; HRV), oxygen saturation (SpO₂), ECG (QRS, PQ, PT Tpe interval), sleep quality and duration, daily step count, tremor intensity (Hz), typing speed (taps/time).

The single unit of measure used to assess the feasibility of the wearable device is the usable data acquisition rate (%), defined as the percentage of monitoring data successfully collected and suitable for analysis.
From enrollment to the end of the study (6 months)

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

Antonio Galante

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

29 декабря 2022 г.

Первичное завершение (Действительный)

17 января 2024 г.

Завершение исследования (Действительный)

17 января 2024 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

16 июля 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

21 июля 2026 г.

Первый опубликованный (Действительный)

23 июля 2026 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Действительный)

23 июля 2026 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

21 июля 2026 г.

Последняя проверка

1 июля 2026 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Другие идентификационные номера исследования

  • AI-ACLD Study

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться