Personalization of AI-enabled PAP Therapy (CMAP®) Algorithm Shows Improvement in Prediction of Respiratory Events and Preliminary Success in Further Reduction of Therapy Pressure
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale: Obstructive sleep apnea (OSA) impacts approximately 900 million people globally. Despite the efficacy of positive airway pressure (PAP) therapy in treating OSA, adherence remains around 50% after one year. It has been suggested that patient discomfort from high air pressure therapy is one of the critical barriers to adherence. Our innovation, continuous management of airway pressure (cMAP®), leverages artificial intelligence (AI) for predicting and preventing OSA events and has been shown to reduce therapy pressure by ∼20% while improving patient comfort and maintaining efficacy. However, breathing patterns tend to be diverse and can vary significantly between patients. This results in the need for large amounts of data to train generalized AI models to effectively classify breathing patterns. Building on our previous study, it was our objective to investigate the effectiveness of using a transfer-learning approach to personalize cMAP® to particular patients suffering from OSA. Methods: In a previous study, we completed a randomized crossover study including 45 patients diagnosed with mild to severe OSA who were long-term PAP device users (>1 year). Building on this study, we used a transfer-learning pipeline to train personalized versions of our cMAP® algorithm using previously captured PAP airflow data from the 45 patients. Additionally, we used data obtained in our previous study to create patient-specific test sets (comprising of seven nights of the conventional automatic (A)-PAP therapy). We assessed the effect of cMAP® personalization by analyzing changes in the models’ ability to identify OSA events (maximum F1-score) compared our general cMAP® algorithm (paired t-test). As a pilot study, we also deployed personalized cMAP® algorithms to two patients for seven nights each, monitoring changes in therapy pressure and apnea-hypopnea-index (AHI) compared to general cMAP®(unpaired t-test). Results: Personalized cMAP® significantly improved the models’ ability to identify OSA events, a 38% (p<0.001) increase, on average. The two-patient deployment resulted in a further decreases in the average therapy pressure of 1.7+/-0.5 (p<0.001) and 0.6+/-0.1 (p<0.001) cmH2O compared to previous models, while maintaining AHI in the effective treatment range of less than 5 events/hr. Conclusions: Our preliminary results demonstrate the capability to further improve cMAP® therapy through patient-specific personalization using only a limited amount of personal PAP data. We believe this represents the first step towards identifying and pheynotyping therapy on individuals and specific patient populations. Overall, these improvements may further augment the comfort benefits already attributable to cMAP® therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».