ChiCTR2600121238
尚未开始
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2026-03-27
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心肌梗死
基于机器学习与患者自述症状的心肌梗死院前筛查模型：构建与应用研究
基于机器学习与患者自述症状的心肌梗死院前筛查模型：构建与应用研究
本研究旨在构建并验证一种基于机器学习算法的心肌梗死院前筛查模型。该模型仅依赖患者自述症状及基本体征信息，在无需心电图及实验室检查的情况下，实现对心肌梗死发生风险的快速评估。通过回顾性收集急诊胸痛患者数据，采用多种机器学习方法进行建模与优化，并通过内部及外部验证评估模型的判别能力、校准度及临床实用性。最终开发可视化在线风险评估工具，以期提高公众及基层医疗场景中心肌梗死的早期识别能力，缩短患者就诊延迟，改善预后。
连续入组
其它
无
无
自选课题（自筹）
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400;200
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2023-01-01
2026-12-31
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1.2023年1月1日至2025年8月25日期间，于急诊科就诊的患者； 2. 主诉为以下任一症状： 胸痛、胸闷 上腹痛（年龄＞40岁） 左上肢、颈部、颌面部或牙痛且临床怀疑心绞痛 晕厥或突发大汗伴呼吸困难； 3.性别不限； 4.具备完整的急诊诊疗记录及相关临床信息。；
请登录查看1.最终诊断不明确者； 2.未在急诊科完成规范诊疗流程者； 3.年龄≤18周岁者； 4.就诊时处于昏迷或意识障碍状态，无法提供自述症状者。；
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