ChiCTR2500114908
尚未开始
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2025-12-18
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心力衰竭
机器学习驱动的急性心梗后心力衰竭精准管理策略构建
机器学习驱动的急性心梗后心力衰竭精准管理策略构建
主要目的： 1.验证模型的预测效能，通过整合电子病历、穿戴设备时序数据、影像学特征及多组学数据，实现 AUC≥0.85、敏感性≥89%的跨中心稳定性能，显著优于传统静态模型（AUC 0.62-0.75）； 2.开发轻量化 AI 决策支持系统，5 分钟内生成个性化干预方案（如β受体阻滞剂剂量优化），并嵌入医院信息系统与可穿戴设备实现实时预警。 次要目的： 1.评估临床适用性，分析医生对模型预警阈值与干预建议的接受度，目标降低基层误诊率40%； 2.前瞻性观察模型对患者结局的影响，目标减少 HF 发生率 12%-15%及再住院率； 3.建立标准化“动态监测-风险预警-干预”闭环管理流程，推动智慧医疗落地。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
浙江省医药卫生科技项目
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2026-01-01
2028-12-31
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要求患者符合2023年ESC指南确诊的急性心肌梗死（STEMI/NSTEMI），年龄18-85岁，并能配合穿戴设备完成动态监测；签署相关知情同意书。；
请登录查看严重肝肾功能不全（eGFR<30mL/min或Child-Pugh C级）、活动性恶性肿瘤、妊娠期及关键数据缺失者，同时排除无法耐受穿戴设备监测或参与其他干预性试验的干扰因素。；
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