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

Development of a Multimodal Deep Learning Model for Pediatric Patients

3 ноября 2026 г. обновлено: Ke-Yun, Chao, Fu Jen Catholic University

Development of an Artificial Intelligence-Based Model for Assessing the Severity of Pediatric Obstructive Sleep Apnea

This study aims to develop a multimodal data-driven model integrating multiple noninvasive physiological signals to assess the severity of pediatric sleep-disordered breathing, using standard clinical sleep study results as the reference.

Обзор исследования

Статус

Рекрутинг

Условия

Вмешательство/лечение

Подробное описание

Pediatric obstructive sleep apnea may affect growth, development, cognitive function, and overall health. Although polysomnography is commonly used for clinical assessment, its application may be limited by time, cost, and accessibility. Recent advances in noninvasive monitoring technologies have provided new possibilities for sleep-related assessment. This study will collect and integrate multiple physiological signals from pediatric participants undergoing routine sleep examinations and to develop a data-driven model for evaluating sleep-related respiratory conditions. Clinical examination results will be used as the reference for model development and validation. The findings of this study are expected to support the development of a convenient and noninvasive approach for pediatric sleep assessment and may provide a reference for future clinical and home-based applications.

Тип исследования

Наблюдательный

Регистрация (Оцененный)

Контакты и местонахождение

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

Контакты исследования

Имя: Ke-Yun Chao, PhD
Номер телефона: +886-905-301-879
Электронная почта: C00152@mail.fjuh.fju.edu.tw

Места учебы

Тайвань
- - New Taipei City, Тайвань, 24352
    - Рекрутинг
    - Fu Jen Catholic University Hospital, Fu Jen Catholic University
    - Контакт:
      
      Ke-Yun Chao, PhD
      
      Номер телефона: +886-905-301-879
      
      Электронная почта: C00152@mail.fjuh.fju.edu.tw

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

От 4 года до 18 лет (Ребенок, Взрослый)

Принимает здоровых добровольцев

Нет

Полы, имеющие право на обучение

Все

Метод выборки

Невероятностная выборка

Исследуемая популяция

patient of affiliated university hospital

Описание

Inclusion Criteria:

Individuals with clinical suspicion of obstructive sleep apnea who are referred for polysomnography

Exclusion Criteria:

Intolerance to a fingertip or wrap-around pulse oximeter
Presence of significant structural abnormalities of the upper airway
Cardiac arrhythmia
Neuromuscular disease
Hospitalization within the previous one month

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

Наблюдательные модели: COHORT
Временные перспективы: PROSPECTIVE

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата	Временное ограничение
the correlation among the apnea-hypopnea index, millimeter-wave radar signals, and ballistocardiography waveforms Временное ограничение: up to 12 hours	up to 12 hours

Соавторы и исследователи

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

Спонсор

Fu Jen Catholic University

Следователи

Главный следователь: Ke-Yun Chao, PhD, Fu Jen Catholic University

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)

8 октября 2026 г.

Первичное завершение (Оцененный)

31 июля 2027 г.

Завершение исследования (Оцененный)

31 июля 2027 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

1 сентября 2026 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества