ChiCTR2400089353
结束
RNN-LSTM人工智能算法;胰岛素泵
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2024-09-06
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2型糖尿病
基于RNN-LSTM人工智能算法构建2型糖尿病胰岛素泵短期强化治疗剂量预测模型
基于RNN-LSTM人工智能算法构建2型糖尿病胰岛素泵短期强化治疗剂量预测模型
本课题拟利用我科近20年接受胰岛素泵短期强化治疗的所有2型糖尿病患者数据库，通过循环神经网络-长短期记忆(RNN-LSTM)人工智能算法，对强化治疗期间患者的毛细血管血糖(CBG)与胰岛素剂量数据进行学习和建立预测模型，通过不断迭代训练、验证、测试以优化模型，将胰岛素泵短期强化治疗中医生的主观经验转化为客观、标准化、易操作的计算机软件和手机应用程序(App)。
连续入组
其它
无
无
NSFC (82070918)
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2000;1150
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2023-04-27
2025-12-31
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2001年~2020年所有在中山大学附属第一医院内分泌科住院2型糖尿病患者病历, 住院期间接受胰岛素泵短期强化治疗治疗，包括初诊断患者及非初诊断患者。；
请登录查看1. 血糖或医嘱数据缺失严重; 2. 非带泵强化治疗患者; 3. 严重并发或及合并症伴器官功能衰竭者，研究者认为不适宜纳入研究。；
请登录查看中山大学附属第一医院
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