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中医を統合した慢性疾患併存症のためのインテリジェント健康推奨システムに関する研究

2025年12月15日 更新者：The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

中医体質データベースとマルチモーダル大規模言語モデルの統合に基づく慢性疾患併存症のためのインテリジェント健康維持推奨システムに関する研究

  1. 中医学（TCM）体質データベースを構築し、併存する「三高」（高血圧、高脂血症、高血糖）状態の集団におけるTCM体質の分布パターンと、代謝指標との関連性を明らかにします。 「体質-併存症-代謝」関係モデルを確立し、個別化介入とAIプラットフォーム開発の基盤を提供します。
  2. TCM体質データベースをマルチモーダル大規模言語モデルと統合してAI-HEALSシステムを開発します。 このシステムは個別化介入計画を生成し、インテリジェントな対話型Q&A機能を提供して、患者の介入遵守率を向上させます。
  3. AI-HEALSシステムの臨床応用効果を評価し、体質変化と介入成果の関係を探求し、「体質調整による健康促進」というTCM介入経路を検証します。 これにより、TCM体質の動的調整と精密介入に対する理論的・実践的指針を提供します。

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

介入・治療

詳細な説明

このプロジェクトは、伝統中国医学（TCM）の体質理論と大規模言語モデル（LLM）を学際的統合を通じて組み合わせ、TCMのための動的に強化されたインテリジェント健康推奨システムを構築します。 「体質鑑別に基づく治療」の概念と人工知能の深い統合を促進します。 この研究の意義は、主に以下の二つの側面に反映されています：

理論的レベルでは、本研究は現代人工知能の枠組み内でのTCM体質理論の知識表現と計算モデリング手法の拡張に貢献します。 ビッグデータとインテリジェント推論シナリオにおけるTCMの「未病治療」概念の応用と変革を進め、TCM体質と慢性疾患併存症の関連メカニズム研究に新たな視点を提供し、TCM理論体系と現代医療情報科学の相互統合を促進します。

実践的レベルでは、研究は実際の臨床データとマルチモーダルAIモデルに依存して、構造化・標準化されたTCM体質データベースを確立します。 個別化識別、インテリジェント推奨、動的介入機能を備えた健康教育システムを開発し、慢性疾患併存症集団の個別化管理と早期警戒に適しています。 プロジェクトの成果は、個人の健康リテラシーと生活の質の向上、慢性疾患の負担軽減、TCMのプライマリーヘルスケアサービスとデジタル医療における実践的応用の促進に役立ち、重要な社会的価値と広範な普及の見通しを示しています。

研究の種類

観察的

入学 (推定)

195

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究連絡先

研究連絡先のバックアップ

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 子
  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

標準化されたアンケートが、中国中医薬協会の基準である『中医体質分類と評価基準』体質識別尺度を用いて実施されました。 研修を受けた中医薬実践者と看護スタッフが体質評価を行い、優勢な体質タイプおよび共存する体質タイプを特定しました。 さらに、患者の基本情報、疾患診断の詳細、および血圧、空腹時血糖、グリコヘモグロビン、血中脂質レベルなどの最近の代謝指標が収集されました。

説明

参加基準：

年齢が18歳以上であること；高血圧、2型糖尿病、高脂血症の明確な診断があり、これら3つの疾患すべてを併発している状態であること；最近の急性合併症がなく、病状が安定していること；質問票を完了でき、研究に自発的に参加するためのインフォームドコンセントを提供する意思があること。

除外基準：

三高疾患（高血圧、糖尿病、高脂血症）の急性期にある患者、または重篤な合併症（急性心筋梗塞や脳卒中など）を有する患者；体質評価や介入実施に影響を与える可能性のある他の主要疾患（悪性腫瘍、重度の肝機能・腎機能障害、活動性結核、精神疾患など）を有する患者；過去1か月以内に体系的な中医学治療（漢方薬の煎じ薬や鍼治療など）を受けており、体質タイプの初期評価に影響を与える可能性がある患者；妊娠中または授乳中の女性；測定に協力できない、言語コミュニケーションに障壁がある、または認知障害のある個人；他の介入的臨床研究に参加している患者。

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか？

デザインの詳細

この研究は何を測定していますか？

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
中医体質データベース
時間枠：観察期間：3年
AI-HEALSインテリジェント介入プラットフォームを開発し、体質識別、インテリジェントレコメンデーション、インタラクティブQ&Aなどの機能を備え、Q&Aの精度率を90％以上達成します。
観察期間：3年

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

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The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (推定)

2025年12月20日

一次修了 (推定)

2028年12月30日

研究の完了 (推定)

2028年12月30日

試験登録日

最初に提出

2025年12月15日

QC基準を満たした最初の提出物

2025年12月15日

最初の投稿 (実際)

2025年12月29日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2025年12月29日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2025年12月15日

最終確認日

2025年12月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • KY-2025-295

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

未定

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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