ChiCTR2600130287
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2026-08-18
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房颤负荷,心衰,睡眠呼吸暂停。
基于可穿戴设备和人工智能的老年房颤患者综合管理研究
基于可穿戴设备和人工智能的老年房颤患者综合管理研究
总体目标:基于mAFA研究构建的30万老年房颤患者数据库中精选的ChiOTEAF注册研究5500例高质量队列,构建涵盖多病共存的老年房颤患者综合管理新模式。项目分为三项相互独立又紧密衔接的核心任务:通过基于知识图谱的AI大模型构建、多病共存综合管理策略制定、可穿戴设备指导下的临床验证,实现疾病早期识别、精准评估和个体化干预,为老年房颤患者多病共存管理提供循证医学证据和技术支撑。 主要目标: (1)任务一目标:基于mAFA 30万患者数据库中的ChiOTEAF 5500例精选队列,构建基于知识图谱的AI大模型,实现房颤进展、心衰发生、卒中风险、药物反应的多任务预测,预测准确率≥85% (2)任务二目标:基于AI模型输出和ChiOTEAF临床表型研究成果,制定老年房颤多病共存、多重用药综合管理策略,建立个体化风险分层和干预路径 (3)任务三目标:通过460例多中心前瞻性RCT研究,验证AI指导下可穿戴设备综合管理策略的临床获益,实现房颤负荷检出率提高≥50%、心衰/OSA检出率提高≥40%。管理质量改善复合终点:新发心衰减少、SAS症状改善、药物不良反应减少、急诊住院减少至少一项达到≥20% (4)制定老年房颤患者多参数监测和多重用药优化临床诊疗规范1项
随机平行对照
上市后药物
随机序列由一名独立于受试者招募、干预实施和结局评估的统计师生成。采用分层区组随机化设计。分层因素为研究中心、年龄组(65–74岁和75–85岁)、房颤类型(阵发性)和ChiOTEAF临床表型(低复杂度型、动脉粥样硬化型、心力衰竭型、高复杂度型)。在各层内,使用R软件的blockrand包生成随机序列。
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首都卫生发展科研专项
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230
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2026-01-01
2028-12-31
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1.年龄 65–85 岁,心电图确诊阵发性房颤; 2.符合 ChiOTEAF4 种临床表型之一; 3.合并至少一种共病(心衰、高血压、糖尿病、OSA、冠心病); 4.能配合研究、使用智能手机,签署知情同意。 1.年龄 65–85 岁,心电图确诊阵发性房颤;2.符合 ChiOTEAF4 种临床表型之一;3.合并至少一种共病(心衰、高血压、糖尿病、OSA、冠心病);4.能配合研究、使用智能手机,签署知情同意。;
请登录查看1.植入起搏器 / ICD/CRT; 2.3 个月内 ACS、卒中; 3.严重认知障碍(MMSE<24)、精神疾病; 4.晚期恶性肿瘤、严重肝肾功能不全; 5.妊娠 / 哺乳,或正在参加其他临床研究。;
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