ChiCTR2600132457
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人工智能
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2026-09-14
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感染性心内膜炎
基于AI技术的感染性心内膜炎患者脑梗塞并发症的早期预警系统
基于AI技术的感染性心内膜炎患者脑梗塞并发症的早期预警系统
1. 主要目的：构建并验证一个基于人工智能的早期预警系统，用于高精度预测感染性心内膜炎（IE）患者发生脑梗塞并发症的风险，实现对高危患者的早期识别与动态预警。 2. 次要目的：整合 IE 患者的多源临床数据（包括临床特征、实验室检查、影像学资料及生命体征等），建立结构化、可计算的预测特征体系；评估该 AI 预警系统在临床实践中对干预时机提前、治疗决策优化的支持作用；探索其在降低 IE 相关脑梗塞致残率与死亡率、改善重症感染患者预后方面的潜在价值；为感染性疾病领域 AI 辅助诊疗系统的开发提供方法学参考与应用范式。
队列研究
其它
无
无
自选课题（自筹）
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500
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2026-01-01
2028-12-31
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1.年龄>=18周岁，性别不限； 2.符合2000年修订的改良杜克标准（Modified Duke Criteria）进行判定； 1.年龄>=18周岁，性别不限；2.符合2000年修订的改良杜克标准（Modified Duke Criteria）进行判定；；
请登录查看1.关键临床数据（如病原学检测、影像学报告、治疗记录等）缺失＞＝20%，且无法通过纸质病历补充； 2.住院时间＜72小时（含自动出院及转院病例）； 3.妊娠期或哺乳期妇女； 4.合并恶性肿瘤终末期（预期生存期<6个月）或严重免疫缺陷疾病（如HIV/AIDS伴CD4+ < 200/μL、接受高强度免疫抑制治疗等）；；
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