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首页 临床进展 基于自然语言处理技术构建患者罹患ACS早期风险预测模型

【ChiCTR2500114009】基于自然语言处理技术构建患者罹患ACS早期风险预测模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2500114009

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

2025-12-05

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

急性冠脉综合征

试验通俗题目

基于自然语言处理技术构建患者罹患ACS早期风险预测模型

试验专业题目

基于自然语言处理技术构建患者罹患ACS早期风险预测模型

申办单位信息
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联系人邮编

230012

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临床试验信息
试验目的

本研究运用自然语言处理技术对患者主诉的居家健康记录进行分析处理，以发现与ACS相关的关键潜在风险因素，再运用机器学习算法构建ACS早期风险预警模型，患者发生ACS的可能性大小进行量化，以早期发现ACS患者，及早干预，从而为挽救患者生命争取宝贵时间，降低患者病死率和致残率

试验分类
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试验类型

横断面

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

安徽省高等院校教育厅自然科学重点研究项目

试验范围

/

目标入组人数

200

实际入组人数

/

第一例入组时间

2023-08-28

试验终止时间

2027-08-28

是否属于一致性

/

入选标准

①年龄≥18岁；②首次诊断为急性冠脉综合征患者，ACS的诊断依据中华医学会心血管病学分会诊断标准；

排除标准

①患有肝、肾、肺等其他脏器恶性肿瘤晚期患者；②急性感染导致的炎症疾病，严重创伤导致休克的患者；③有严重精神疾病患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

安徽中医药大学第一附属医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

230031

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