ChiCTR2600131012
尚未开始
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2026-08-27
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衰弱
基于大语言模型的老年围术期患者电子衰弱自动识别研究
基于大语言模型的老年围术期患者电子衰弱自动识别研究
本研究拟基于老年围术期患者术前长期纵向电子病历,构建大语言模型衰弱自动识别模型(LLM-Frailty),实现对真实世界非结构化临床文本中衰弱相关信息的自动提取、衰弱状态识别及程度量化。 研究将整合患者术前6个月内的门诊病历、住院病程、护理记录、专科会诊及麻醉术前评估等临床文本,以老年医学、康复医学及麻醉学等专科病历中的既有衰弱临床诊断为参考标准,建立衰弱、衰弱前期和非衰弱三级标签体系。在此基础上,开发并内部验证LLM-Frailty模型,并进一步评价其对术后功能恢复及围术期不良结局的预测价值。总体目标包括: (1)建立老年围术期患者术前长期纵向电子病历数据库,形成标准化的病历整理与处理流程; (2)基于既有衰弱临床诊断及必要的专家复核,建立衰弱、衰弱前期和非衰弱三级参考标签体系; (3)构建并内部验证LLM-Frailty模型,实现衰弱相关临床表征的自动提取、衰弱状态分类、程度量化及关键证据输出; (4)评价LLM-Frailty与术后功能恢复及围术期不良结局的关联,验证其围术期风险分层和临床应用价值。
队列研究
其它
无
无
2026年度北京协和医院麻醉科研究者发起的临床研究项目
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350;200;450
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2026-08-30
2029-08-30
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1. 2012年2月至2026年5月期间于北京协和医院接受择期手术治疗; 2. 手术时年龄>=65岁; 3. 术前6个月内接受过老年医学、康复医学、麻醉门诊评估或相关专科会诊; 4. 具有可用于构建衰弱参考标签的临床诊断或评估记录。 1. 2012年2月至2026年5月期间于北京协和医院接受择期手术治疗;2. 手术时年龄>=65岁;3. 术前6个月内接受过老年医学、康复医学、麻醉门诊评估或相关专科会诊;4. 具有可用于构建衰弱参考标签的临床诊断或评估记录。;
请登录查看1. 术前电子病历资料严重缺失,无法完成衰弱相关语义信息提取; 2. 缺失关键手术信息或研究所需术后结局资料; 3. 现有临床记录不足以确定衰弱状态标签; 4. 同一患者存在多次符合条件的手术时,仅保留首次手术事件。;
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