ChiCTR2500104143
尚未开始
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2025-06-11
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溃疡性结肠炎
基于机器学习构建时序性溃疡性结肠炎状态转变模型
基于机器学习构建时序性溃疡性结肠炎状态转变模型
本研究旨在利用人工智能方法、多组学方法与临床大数据结合，包括使用机器学习方法构建基于时序数据的溃疡性结肠炎状态转变预测模型，鉴别UC疾病活动，通过自主学习根据UC不同的状态转变特征进行新的疾病分类，重点关注复发难治性UC，最终为溃疡性结肠炎疾病状态进展预测提供新指标、新方法，进而对当前状态类似但疾病发展存在差异的患者，提供个性化溃疡性结肠炎疾病诊治管理产生帮助。
连续入组
其它
无
无
常见多发病防治研究
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200
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2025-06-01
2026-06-10
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1. 纳入2000年1月至2024年11月于北京协和医院确诊为UC，且最少有2次就诊记录的患者，诊断标准依据《中国溃疡性结肠炎诊治指南（2023年·西安）》； 2. 年龄不限，男女不限； 3. 临床资料完整，包括患者一般资料、临床症状、实验室检查（血常规、生化、免疫、炎症及感染指标）、辅助检查（腹部影像学、内镜）等；；
请登录查看1. 少于2次就诊记录及疾病状态相关临床指标的患者； 2. 诊断为不确定性结肠炎或不能排除淋巴瘤、细菌性痢疾、肠结核等疾病的患者； 3. 合并恶性疾病、其他自身免疫性疾病； 4. 妊娠及哺乳期妇女或计划妊娠的女性； 5. 不同意或无法进行内镜等相关检查；；
请登录查看中国医学科学院北京协和医院
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