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首页 临床进展 基于术中监测数据构建预测术后不良事件风险的机器学习模型

【ChiCTR2500104544】基于术中监测数据构建预测术后不良事件风险的机器学习模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2500104544

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-06-18

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

术后并发症

试验通俗题目

基于术中监测数据构建预测术后不良事件风险的机器学习模型

试验专业题目

基于术中监测数据构建预测术后不良事件风险的机器学习模型的研究

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临床试验信息
试验目的

本研究正是基于这一背景，旨在收集哈尔滨医科大学附属第四医院手术室就诊的研究参与者的关键信息与术中监测指标数据，构建术中监测数据库，并通过机器学习的方法对围术期并发症及不良事件进行预测。术中数据的智能化分析是迈向精准麻醉的核心挑战。本研究有望为临床麻醉医生提供实时风险预警工具，优化术中管理策略，促进信息共享、助力教学科研、推动麻醉学科发展，提高医疗服务的效率和质量。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

国家自然科学基金

试验范围

/

目标入组人数

1500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-05-01

试验终止时间

2030-05-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.近五年内在哈尔滨医科大学附属第四医院手术室接受手术的研究参与者； 2.研究参与者本人、法定代理人或授权委托人同意参与研究，并签署知情同意书； 3.术中持续监测（ECG、BIS、血流动力学等）； 4.术后住院时间>=24小时；；

排除标准

1.急危重症等研究者认为不适合入组的情况； 2.拒绝签署知情同意书的研究参与者； 3.监测数据缺失，完整性<80%的病例； 4.数据记录不准确，存在明显错误或矛盾的情况；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

哈尔滨医科大学附属第四医院

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研究负责人邮编

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