Development of Artificial Intelligence algorithms from respiratory sounds recorded with the Pneumoscope in children and adolescents with wheezing disorders.
Zusammenfassung der Studie
Wheezing disorders are the most common chronic illnesses in childhood, yet diagnosis and severity assessment often prove challenging for parents. Accurate diagnosis and risk evaluation of wheezing episodes are essential for optimal management and preventing adverse outcomes. Our team recently demonstrated that artificial intelligence (AI) can identify specific acoustic markers of wheezing disorders using lung sound analysis. We are now exploring AI's potential to accurately assess disease severity. Currently, doctors rely on a combination of tools to identify wheezing disorders and the pulse oximeter. The Pneumoscope is an all-in-one device that integrates a digital stethoscope, a pulse oximeter, and a thermometer, designed to harness artificial intelligence in real time for diagnosing respiratory diseases. This device would enable patients, parents, and non-medical healthcare providers (such as nurses and pharmacists) to detect wheezing episodes earlier and deliver timely, optimal care. Additionally, users could send recorded data and AI analysis to a remote specialist for further guidance, supporting telehealth services.
(BASEC)
Untersuchte Intervention
• Performance (sensitivity/specificity) of the Deep Breath algorithm for the diagnosis of wheezing disorders using the Pneumsocope,
• Safety assessment of the Pneumoscope: measurement of the possibility of adverse events (AE) / adverse device effect (ADE), such as contact allergy.
(BASEC)
Untersuchte Krankheit(en)
Wheezing disorders
(BASEC)
• Information and written consent from the patient or a legal representative. • Age > 1 year old, < 16 years old • Signs and symptoms suggestive of wheezing disorders (BASEC)
Ausschlusskriterien
• Refusal of consent • Immune disorder, primary ciliary dyskinesia, history of neonatal bronchopulmonary dysplasia. • Hemodynamic impairment • Lack of understanding of the study protocol • Contraindications to the class of MD being studied, e.g. known hypersensitivity or allergy to the device material. • Participation in another study with an investigational drug or other MD within 30 days prior to and during the present study (BASEC)
Studienstandort
Genf
(BASEC)
Sponsor
Prof. Alain Gervaix Hôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Kontakt für weitere Auskünfte zur Studie
Kontaktperson Schweiz
Isabelle Ruchonnet-Métrailler
+41795534169
isabelle.ruchonnet-metrailler@clutterhug.chHôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Wissenschaftliche Auskünfte
nicht verfügbar
Name der bewilligenden Ethikkommission (bei multizentrischen Studien nur die Leitkommission)
Ethikkommission Genf
(BASEC)
Datum der Bewilligung durch die Ethikkommission
05.06.2025
(BASEC)
ICTRP Studien-ID
nicht verfügbar
Offizieller Titel (Genehmigt von der Ethikkommission)
x (BASEC)
Wissenschaftlicher Titel
nicht verfügbar
Öffentlicher Titel
nicht verfügbar
Untersuchte Krankheit(en)
nicht verfügbar
Untersuchte Intervention
nicht verfügbar
Studientyp
nicht verfügbar
Studiendesign
nicht verfügbar
Ein-/Ausschlusskriterien
nicht verfügbar
nicht verfügbar
Primäre und sekundäre Endpunkte
nicht verfügbar
nicht verfügbar
Registrierungsdatum
nicht verfügbar
Einschluss des ersten Teilnehmers
nicht verfügbar
Sekundäre Sponsoren
nicht verfügbar
Weitere Kontakte
nicht verfügbar
Sekundäre IDs
nicht verfügbar
Angaben zur Verfügbarkeit von individuellen Teilnehmerdaten
nicht verfügbar
Weitere Informationen zur Studie
nicht verfügbar
Ergebnisse der Studie
Zusammenfassung der Ergebnisse
nicht verfügbar
Link zu den Ergebnissen im Primärregister
nicht verfügbar