ChiCTR2600117248
尚未开始
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2026-01-21
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脓毒症
基于人工智能算法和SHAP预测结果解释的脓毒症早期预警机器学习专家系统及临床应用转化研究
基于人工智能算法和SHAP预测结果解释的脓毒症早期预警机器学习专家系统及临床应用转化研究
本研究旨在开发一个基于人工智能算法的脓毒症早期预警专家系统， 并结合 SHAP方法对预测结果进行解释。通过整合患者的电子病历和实时生理数据，利用机器学习模型实现对脓毒症的早期识别与预警。同时，通过 SHAP 提供的可解释性分析，使得医护人员能够理解和信任模 型的决策过程，从而提高临床应用的可操作性和有效性。本研究的最终目标是推 动该系统的临床应用转化，为脓毒症的早期诊断和干预提供新的工具，降低病人的死亡率并优化 ICU 治疗方案。
队列研究
其它
无
无
福建省科技创新联合资金项目
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600;200
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2025-02-28
2028-02-29
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1.符合脓毒症3.0中脓毒症诊断标准； 18岁及18岁以上的成年患者； 2.在重症医学科停留时间超过24小时； 3.签署知情同意书并自愿参加本次研究；；
请登录查看1.年龄小于18岁； 2.妊娠、原有慢性器官功能衰竭或存在不可逆性器官衰竭或肿瘤晚期患者； 3.多次因脓毒症入院，仅分析首次入院； 4.在外院诊断为脓毒症并且入住外院重症医学科超过24小时的患者； 5.进入重症医学科后超过24小时被诊断为脓毒症患者； 6.入住重症医学科时间超过28天死亡的患者；；
请登录查看福州大学附属省立医院
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