洞察市场格局
解锁药品研发情报

客服电话

400-9696-311
医药数据查询

首页 临床进展 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

【ChiCTR2400089353】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

查看原文
立即下载
基本信息
登记号

ChiCTR2400089353

试验状态

结束

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2024-09-06

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

2型糖尿病

试验通俗题目

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

试验专业题目

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

申办单位信息
申请人联系人
请登录查看
申请人名称
请登录查看
联系人邮箱
请登录查看
联系人邮编

联系人通讯地址
请登录查看
临床试验信息
试验目的

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)。

试验分类
请登录查看
试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

NSFC (82070918)

试验范围

/

目标入组人数

1150;2000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2023-04-27

试验终止时间

2025-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

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。；

排除标准

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。；

研究者信息
研究负责人姓名
请登录查看
试验机构

中山大学附属第一医院

研究负责人电话
请登录查看
研究负责人邮箱
请登录查看
研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
请登录查看
更多信息
获取更多临床信息查看权限
立即前往摩熵医药企业版免费查询
示例数据
<END>

中山大学附属第一医院的其他临床试验

更多

中山大学附属第一医院的其他临床试验

更多

最新临床资讯

更多
摩熵医药企业版
50亿+条医药数据随时查
7天免费试用
体验产品

同适应症药物临床试验

更多