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首页 临床进展 基于极端梯度提升算法的系统性红斑狼疮患者中医证候诊断模型的构建及验证

【ChiCTR2200065030】基于极端梯度提升算法的系统性红斑狼疮患者中医证候诊断模型的构建及验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2200065030

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2022-10-26

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

系统性红斑狼疮

试验通俗题目

基于极端梯度提升算法的系统性红斑狼疮患者中医证候诊断模型的构建及验证

试验专业题目

基于极端梯度提升算法的系统性红斑狼疮患者中医证候诊断模型的构建及验证

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570602

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临床试验信息
试验目的

系统性红斑狼疮(SLE)是一种累及多器官多系统的自身免疫性疾病，中医药治疗本病疗效确切，辨证论治是中医药治疗的核心，目前SLE中医证候研究多采用经验辨证等主观性较强的方法，很难客观反映其证候的特征。近年来，机器学习算法和机器视觉等人工智能技术的快速发展，为中医证候学客观化、规范化研究提供了新的契机。机器学习具有善于构建复杂非线性系统的优势，极端梯度提升算法(XGBoost)是一种高效、准确的机器学习算法，可以精准评估各变量（症）在分类中的贡献度。其符合中医思维，与SLE中医辨证具有很好的契合度。本研究将XGBoost和传统常规算法进行交叉验证，评估XGBoost构建SLE证候诊断模型的可行性；纳入中医证型相关的四诊资料及机器视觉微观指标建立SLE数据库，运用XGBoost构建SLE证候诊断模型，并验证其准确性。为SLE证候研究提供方法学指导，为中医网络诊疗模块及评价系统的研究奠定基础。

试验分类
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试验类型

析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）

试验分期

诊断试验新技术

随机化

未使用

盲法

无

试验项目经费来源

国家自然科学基金（项目编号：82160874）：基于极端梯度提升算法的系统性红斑狼疮患者中医证候诊断模型的构建及验证

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2022-01-01

试验终止时间

2025-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1. 符合系统性红斑狼疮西医诊断标准； 2. 自愿参与本研究（签署知情同意书）的患者均纳入； 3. 年龄在30-70岁的人群。；

排除标准

1. 合并其他结缔组织疾病； 2. 心脑血管、造血系统等其他严重疾病； 3. 妊娠或哺乳期妇女； 4. 合并有神经、精神疾患； 5. 或不能配合本试验者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

海南医学院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

570602

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