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동적 시스템 이론에 기반한 인구 건강-준건강-질병 데이터 마이닝

2026년 1월 24일 업데이트: Lv, Han, Beijing Friendship Hospital
본 연구는 동적 시스템 이론과 빅데이터 마이닝 방법을 통해 인구 건강, 준건강 및 질병 상태의 동적 진화 패턴을 탐구하여 개인 맞춤형 예방 및 건강 관리에 대한 과학적 근거를 제공하는 것을 목표로 합니다.

연구 개요

상태

모집하지 않고 적극적으로

정황

개입 / 치료

상세 설명

구체적인 목표는 다음과 같습니다: (1) 비지도 시스템 모델링 기법을 활용하여 개인의 건강, 준건강 및 질병 상태를 식별하고 이들 간의 상호 전환 경로를 연구합니다. (2) 상태 전환을 결정하는 핵심 지표를 식별하고, 그 작동 메커니즘과 상호작용을 규명합니다. (3) 다변수 영향 하에서 상태 전환 경로를 시뮬레이션하는 동적 시스템 모델을 개발하여 건강에서 준건강 또는 질병으로의 진행에 대한 개별 확률을 예측합니다. (4) 모델링 결과를 기반으로 해석 가능한 건강 예측 도구를 개발하여 정밀 개입을 지원합니다. 궁극적인 목표는 과학적으로 검증되면서도 실행 가능한 건강 상태 모델링 시스템을 구축하여, 만성 질환 발생률과 의료 부담을 줄이기 위한 조기 개입 및 맞춤형 건강 관리를 위한 정량화된 도구를 제공하는 것입니다.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

380000

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

  • 중국
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100050
        • Beijing Friendship Hospital, Capital Medical University

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

베이징 우정 병원 건강 데이터 과학 데이터베이스

설명

포함 기준:

  • 참가자는 2007년 6월부터 2025년 8월 사이에 수도 의과대학 베이징 우정병원 건강검진센터에서 최소 6개월 간격으로 최소 2회 이상의 연속적인 신체검사를 완료해야 합니다.
  • 데이터 기록은 상대적으로 완전해야 하며, 주요 연구 변수(예: 핵심 생화학 지표, 인구통계학적 정보, 필수 설문 항목)의 결측률이 ≤30%여야 합니다.
  • 참가자는 연구 첫 포함 이전에 중증 기질성 질환의 이력이 없어야 합니다(의무기록에 문서화된 대로, 주로 포함: 악성 종양(치료 불가능/말기), 중증 심부전(NYHA Class III-IV), 말기 신장병(CKD Stage 5), 비보상성 간경변, 또는 중증 뇌혈관 질환 후유증으로 인한 중대한 기능 장애).

제외 기준:

- 기본 데이터(예: 고유 식별자, 주요 인구통계학적 정보, 검출의 핵심 지표)가 심각하게 부족하거나 효과적으로 익명화할 수 없는 개인.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트
개입 / 치료
베이징 우정 병원 건강 데이터 과학 데이터베이스
  1. 참가자는 2007년 6월부터 2025년 8월까지 수도의과대학 베이징 우정병원 건강검진센터에서 최소 6개월 간격으로 최소 2회 연속 건강검진을 완료해야 합니다.
  2. 데이터 기록은 상대적으로 완전해야 하며, 주요 연구 변수(예: 핵심 생화학 지표, 인구통계학적 정보, 필수 설문 항목)의 결측률이 ≤30% 이하여야 합니다.
  3. 참가자는 연구 첫 포함 이전에 중증 기질성 질환 이력이 없어야 합니다(의무기록에 기록된 대로, 주로 포함: 악성 종양(치료 불가능/말기), 중증 심부전(NYHA III-IV급), 말기 신장병(CKD 5기), 비대성 간경변, 또는 중증 뇌혈관 질환 후유증으로 인한 중대한 기능 장애).
다른: 개입이 적용되지 않습니다.
이것은 관찰 연구입니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
다음 진단에 대한 판별 정확도
기간: 내부 검증 데이터 세트에서 평가하십시오. 이 데이터 세트는 2018년 1월 1일까지의 개별적인 역사적 데이터를 포함하며, 이를 바탕으로 모델은 즉시 발생할 다음 진단 사건을 예측합니다. ICD-10 코드가 1000개 이상인 질병에 대해 AUC를 계산하십시오.
연령 및 성별로 층화된 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적, AUC
내부 검증 데이터 세트에서 평가하십시오. 이 데이터 세트는 2018년 1월 1일까지의 개별적인 역사적 데이터를 포함하며, 이를 바탕으로 모델은 즉시 발생할 다음 진단 사건을 예측합니다. ICD-10 코드가 1000개 이상인 질병에 대해 AUC를 계산하십시오.
장기 예측 정확도
기간: 내부 검증 데이터셋에서 예측 후 1년, 2년, 3년, 5년, 10년째의 질병 발생 AUC 값을 평가한다.
AUC를 연령 및 성별로 층화하여 예측 후 특정 시간 간격(1년, 2년,..., 10년) 내 질병 발생 위험을 평가합니다. 이 지표는 시간 경과에 따른 모델의 예측 능력 감쇠를 측정합니다.
내부 검증 데이터셋에서 예측 후 1년, 2년, 3년, 5년, 10년째의 질병 발생 AUC 값을 평가한다.
궤적 수준 예측 정확도
기간: 검증 부분 집합에서, 시뮬레이션 시작점(60세)부터 이후 1년에서 20년까지 각 연도별 질병 이벤트 예측의 정확도를 평가합니다.
정확하게 예측된 질병 사건의 비율입니다. 각 시뮬레이션된 미래 연도마다 생성된 질병 사건과 실제 개인에게 발생한 질병 사건을 매칭하여, 매칭 성공률(%)을 계산합니다.
검증 부분 집합에서, 시뮬레이션 시작점(60세)부터 이후 1년에서 20년까지 각 연도별 질병 이벤트 예측의 정확도를 평가합니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Beijing Friendship Hospital

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2025년 9월 1일

기본 완료 (추정된)

2028년 8월 31일

연구 완료 (추정된)

2030년 8월 31일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 12월 9일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 1월 24일

처음 게시됨 (실제)

2026년 1월 29일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 1월 29일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 1월 24일

마지막으로 확인됨

2026년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • 202511

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

미정

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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