Sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale da suoni respiratori registrati con il Pneumoscope in bambini e adolescenti con disturbi da respiro sibilante.
Résumé de l'étude
I disturbi da respiro sibilante sono le malattie croniche più comuni nell'infanzia, tuttavia la diagnosi e la valutazione della gravità si rivelano spesso difficili per i genitori. Una diagnosi accurata e una valutazione del rischio degli episodi di respiro sibilante sono essenziali per una gestione ottimale e per prevenire esiti avversi. Il nostro team ha recentemente dimostrato che l'intelligenza artificiale (IA) può identificare marcatori acustici specifici dei disturbi da respiro sibilante utilizzando l'analisi dei suoni polmonari. Stiamo ora esplorando il potenziale dell'IA per valutare accuratamente la gravità della malattia. Attualmente, i medici si affidano a una combinazione di strumenti per identificare i disturbi da respiro sibilante e al pulsossimetro. Il Pneumoscope è un dispositivo tutto-in-uno che integra uno stetoscopio digitale, un pulsossimetro e un termometro, progettato per sfruttare l'intelligenza artificiale in tempo reale per diagnosticare le malattie respiratorie. Questo dispositivo consentirebbe a pazienti, genitori e operatori sanitari non medici (come infermieri e farmacisti) di rilevare gli episodi di respiro sibilante in modo più precoce e fornire assistenza tempestiva e ottimale. Inoltre, gli utenti potrebbero inviare dati registrati e analisi IA a uno specialista remoto per ulteriori indicazioni, supportando i servizi di telemedicina.
(BASEC)
Intervention étudiée
• Prestazione (sensibilità/specificità) dell'algoritmo Deep Breath per la diagnosi dei disturbi da respiro sibilante utilizzando il Pneumoscope,
• Valutazione della sicurezza del Pneumoscope: misurazione della possibilità di eventi avversi (AE) / effetto avverso del dispositivo (ADE), come allergia da contatto.
(BASEC)
Maladie en cours d'investigation
Disturbi da respiro sibilante
(BASEC)
• Informativa e consenso scritto da parte del paziente o di un rappresentante legale. • Età > 1 anno, < 16 anni • Segni e sintomi suggestivi di disturbi da respiro sibilante (BASEC)
Critères d'exclusion
• Rifiuto del consenso • Disturbo immunitario, dischinesia ciliare primaria, storia di displasia bronchopolmonare neonatale. • Compromissione emodinamica • Mancanza di comprensione del protocollo dello studio • Controindicazioni alla classe di MD in studio, ad es. nota ipersensibilità o allergia al materiale del dispositivo. • Partecipazione a un altro studio con un farmaco sperimentale o altro MD entro 30 giorni prima e durante il presente studio (BASEC)
Lieu de l’étude
Genève
(BASEC)
Sponsor
Prof. Alain Gervaix Hôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Contact pour plus d'informations sur l'étude
Personne de contact en Suisse
Isabelle Ruchonnet-Métrailler
+41795534169
isabelle.ruchonnet-metrailler@clutterhug.chHôpitaux Universitaires de Genève
(BASEC)
Informations scientifiques
non disponible
Nom du comité d'éthique approbateur (pour les études multicentriques, uniquement le comité principal)
Commission cantonale d'éthique de Genève
(BASEC)
Date d'approbation du comité d'éthique
05.06.2025
(BASEC)
Identifiant de l'essai ICTRP
non disponible
Titre officiel (approuvé par le comité d'éthique)
x (BASEC)
Titre académique
non disponible
Titre public
non disponible
Maladie en cours d'investigation
non disponible
Intervention étudiée
non disponible
Type d'essai
non disponible
Plan de l'étude
non disponible
Critères d'inclusion/exclusion
non disponible
non disponible
Critères d'évaluation principaux et secondaires
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non disponible
Date d'enregistrement
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Inclusion du premier participant
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Sponsors secondaires
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Contacts supplémentaires
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ID secondaires
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Résultats-Données individuelles des participants
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Informations complémentaires sur l'essai
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Résultats de l'essai
Résumé des résultats
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Lien vers les résultats dans le registre primaire
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