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急性呼吸衰竭
急性呼吸衰竭患者无创机械通气撤机方案的智能决策
急性呼吸衰竭患者无创机械通气撤机方案的智能决策
通过整合多维度临床数据构建基于机器学习和大数据分析的NIV撤机智能决策模型,精准预测急性呼吸衰竭患者NIV撤机成功率,优化疾病特异性撤机策略,开发可临床转化的实时决策支持工具,提高撤机成功率、改善患者预后、降低医疗成本。具体目的如下: 1.精准识别急性呼吸衰竭患者NIV撤机最佳窗口期,降低过早或延迟撤机的风险。 2.明确慢阻肺急性加重、急性低氧性呼吸衰竭(AHRF)、心源性肺水肿(CPE)等不同疾病类型的NIV安全使用参数阈值,制定个性化撤机方案。 3.平衡NIV治疗获益与长期风险,在保证呼吸支持效果的同时,减少膈肌萎缩等并发症发生。 4.开发可集成于电子病历系统的NIV撤机实时决策支持工具,为临床医生提供精准、动态的撤机时机建议。 5.为急性呼吸衰竭患者的精准医疗提供科学依据,推动智能技术在重症医学领域的临床应用与推广。
连续入组
其它
无
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北京市卫生健康委员会首都卫生发展科研专项——自主创新项目
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2026-01-01
2028-12-31
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1.年龄18岁及以上; 2.性别不限; 3.签署知情同意书。 1.年龄18岁及以上;2.性别不限;3.签署知情同意书。;
请登录查看1.妊娠; 2.拒绝心肺复苏或气管插管; 3.恶性肿瘤终末期维持治疗患者。;
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