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ChiCTR2500111082
尚未开始
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2025-10-24
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心力衰竭
人工智能驱动HFpEF精准分型与预后风险模型的构建与优化研究
人工智能驱动HFpEF精准分型与预后风险模型的构建与优化研究
(1) 建立一个全面的心力衰竭患者前瞻性队列,包含心力衰竭患者的人口学及临床数据、影像学及生物样本(包括血液、尿液、粪便和唾液样本)等信息,旨在开发新型HFpEF分型工具及探索HFpEF潜在病理生理学机制,最终指导HFpEF治疗策略的改进。 (2) 分型:基于人工智能无监督学习方法,整合多模态数据识别HFpEF核心表型亚群;利用可解释性AI方法揭示分型模型的关键驱动因素,优化分型标准。 (3) 治疗:探索HFpEF治疗反应与预后的影响因素,系统评估宿主遗传特征、肠道微生态、环境暴露等因素对HFpEF患者药物治疗应答、疾病进展及长期预后的调控作用,制定HFpEF精准诊疗策略循证依据。 (4) 预后:通过深度学习算法构建多模态危险分层模型,结合时序性临床数据预测患者短期和长期预后。
队列研究
其它
无
无
癌症、心脑血管、呼吸和代谢性疾病防治研究国家科技重大专项2025年度项目
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227;2273
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2025-08-01
2029-07-31
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1.患者的纳入标准是取得书面知情同意的成年患者(≥18岁),具有心衰症状或体征且临床诊断为心力衰竭患者。;
请登录查看1.排除标准为患者后续撤回知情同意。;
请登录查看北京大学第三医院
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