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Investigación sobre un Sistema Inteligente de Recomendación de Salud para Comorbilidades de Enfermedades Crónicas que Integra la Medicina Tradicional China

15 de diciembre de 2025 actualizado por: The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

Investigación sobre un Sistema de Recomendación Inteligente para la Preservación de la Salud en Comorbilidades de Enfermedades Crónicas Basado en la Integración de la Base de Datos de Constitución de Medicina Tradicional China y Modelos de Lenguaje Multimodales de Gran Escala

  1. Construir una base de datos de constitución de la Medicina Tradicional China (MTC), aclarar los patrones de distribución de la constitución MTC en poblaciones con condiciones comórbidas de "tres altas" (hipertensión, hiperlipidemia e hiperglucemia) y sus asociaciones con indicadores metabólicos. Establecer un modelo de relación "constitución-comorbilidad-metabolismo" para proporcionar una base para la intervención personalizada y el desarrollo de una plataforma de IA.
  2. Desarrollar el sistema AI-HEALS mediante la integración de la base de datos de constitución MTC con modelos de lenguaje multimodal de gran tamaño. Este sistema generará planes de intervención personalizados y proporcionará capacidades interactivas inteligentes de preguntas y respuestas para mejorar la adherencia a la intervención del paciente.
  3. Evaluar la efectividad de la aplicación clínica del sistema AI-HEALS, explorar la relación entre los cambios en la constitución y los resultados de la intervención, y validar la vía de intervención MTC de "regular la constitución para promover la salud". Esto proporcionará orientación tanto teórica como práctica para la regulación dinámica y la intervención precisa de la constitución MTC.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Condiciones

Intervención / Tratamiento

Descripción detallada

Este proyecto combina la teoría de la constitución de la Medicina Tradicional China (MTC) con los grandes modelos de lenguaje (LLM) mediante una integración interdisciplinaria, construyendo un sistema de recomendación de salud inteligente dinámicamente potenciado para la MTC. Promueve la integración profunda del concepto de "tratamiento basado en la diferenciación de la constitución" con la inteligencia artificial. La importancia de esta investigación se refleja principalmente en los siguientes dos aspectos:

A nivel teórico, este estudio ayuda a expandir los métodos de representación del conocimiento y modelado computacional de la teoría de la constitución de la MTC dentro del marco de la inteligencia artificial moderna. Avanza en la aplicación y transformación del concepto de MTC de "tratamiento preventivo" en escenarios de big data y razonamiento inteligente, proporciona nuevas perspectivas para la investigación sobre los mecanismos que vinculan la constitución de la MTC y las comorbilidades de enfermedades crónicas, y fomenta la integración cruzada entre los sistemas teóricos de la MTC y la ciencia de la información médica moderna.

A nivel práctico, la investigación se basa en datos clínicos reales y modelos de IA multimodal para establecer una base de datos estructurada y estandarizada de la constitución de la MTC. Desarrolla un sistema de educación para la salud con funciones de identificación individualizada, recomendación inteligente e intervención dinámica, adecuado para la gestión personalizada y la alerta temprana en poblaciones con comorbilidades de enfermedades crónicas. Los resultados del proyecto ayudarán a mejorar la alfabetización en salud individual y la calidad de vida, aliviar la carga de las enfermedades crónicas, promover la aplicación práctica de la MTC en los servicios de atención primaria de salud y la medicina digital, y demostrar un valor social significativo y amplias perspectivas para su adopción generalizada.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

195

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Estudio Contacto

  • Nombre: qingqing liu
  • Número de teléfono: 13858089867
  • Correo electrónico: qingliuq@zju.edu.cn

Copia de seguridad de contactos de estudio

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

  • Niño
  • Adulto
  • Adulto Mayor

Acepta Voluntarios Saludables

No

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

Se realizó una encuesta estandarizada utilizando la escala de identificación de constitución del Criterio de Clasificación y Evaluación de la Constitución de la Medicina Tradicional China (Estándar de la Asociación China de Medicina China). Médicos y personal de enfermería capacitados en MTC realizaron la evaluación de la constitución para identificar el tipo de constitución dominante y cualquier tipo de constitución coexistente. Además, se recopiló información básica del paciente, detalles del diagnóstico de la enfermedad e indicadores metabólicos recientes como presión arterial, glucosa en ayunas, hemoglobina glucosilada y niveles de lípidos en sangre.

Descripción

Criterios de inclusión:

Edad ≥ 18 años; diagnóstico claro de hipertensión, diabetes tipo 2 e hiperlipidemia, y una condición comórbida que involucre las tres enfermedades; condición de enfermedad estable sin complicaciones agudas recientes; capaz de completar cuestionarios y dispuesto a proporcionar consentimiento informado para participar voluntariamente en el estudio.

Criterios de exclusión:

Pacientes en la fase aguda de las tres enfermedades altas (hipertensión, diabetes, hiperlipidemia) o con complicaciones graves (como infarto agudo de miocardio o accidente cerebrovascular); pacientes con otras enfermedades importantes que puedan afectar la evaluación de la constitución o la implementación de la intervención, como tumores malignos, disfunción hepática o renal grave, tuberculosis activa o enfermedad mental; pacientes que han recibido tratamiento sistemático de medicina tradicional china (por ejemplo, decocciones de hierbas o acupuntura) en el último mes, lo que podría influir en la evaluación inicial del tipo de constitución; mujeres embarazadas o en período de lactancia; individuos incapaces de cooperar con las mediciones, con barreras de comunicación lingüística o deterioros cognitivos; pacientes que participan en otros estudios clínicos de intervención.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Base de Datos de Constitución de la Medicina Tradicional China (MTC)
Periodo de tiempo: Período de observación: 3 años
Desarrollar la plataforma de intervención inteligente AI-HEALS, equipada con funciones como identificación de constitución, recomendaciones inteligentes y preguntas y respuestas interactivas, logrando una tasa de precisión en preguntas y respuestas superior al 90%.
Período de observación: 3 años

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

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The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Estimado)

20 de diciembre de 2025

Finalización primaria (Estimado)

30 de diciembre de 2028

Finalización del estudio (Estimado)

30 de diciembre de 2028

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

15 de diciembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

15 de diciembre de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

29 de diciembre de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

29 de diciembre de 2025

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

15 de diciembre de 2025

Última verificación

1 de diciembre de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • KY-2025-295

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

INDECISO

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .

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