Investigação sobre um Sistema Inteligente de Recomendação de Saúde para Comorbilidade de Doenças Crónicas que Integra MTC
Investigação sobre um Sistema Inteligente de Recomendação de Preservação da Saúde para Comorbidade de Doenças Crónicas Baseado na Integração da Base de Dados da Constituição da Medicina Tradicional Chinesa e Modelos de Linguagem de Grande Dimensão Multimodais
- Construir uma base de dados da constituição da Medicina Tradicional Chinesa (MTC), esclarecer os padrões de distribuição da constituição da MTC em populações com condições comórbidas das "três altas" (hipertensão, hiperlipidemia e hiperglicemia) e as suas associações com indicadores metabólicos. Estabelecer um modelo de relação "constituição-comorbidade-metabolismo" para fornecer uma base para a intervenção personalizada e o desenvolvimento de uma plataforma de IA.
- Desenvolver o sistema AI-HEALS através da integração da base de dados da constituição da MTC com modelos de linguagem multimodal de grande escala. Este sistema irá gerar planos de intervenção personalizados e fornecer capacidades inteligentes de perguntas e respostas interativas para melhorar a adesão dos pacientes à intervenção.
- Avaliar a eficácia da aplicação clínica do sistema AI-HEALS, explorar a relação entre alterações na constituição e os resultados da intervenção, e validar a via de intervenção da MTC de "regular a constituição para promover a saúde". Isto irá fornecer orientação teórica e prática para a regulação dinâmica e intervenção precisa da constituição da MTC.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Descrição detalhada
Este projeto combina a teoria da constituição da Medicina Tradicional Chinesa (MTC) com modelos de linguagem de grande escala (LLMs) através da integração interdisciplinar, construindo um sistema de recomendação de saúde inteligente e dinamicamente capacitado para a MTC. Promove a integração profunda do conceito de "tratamento baseado na diferenciação da constituição" com a inteligência artificial. A importância desta investigação reflete-se principalmente nos seguintes dois aspetos:
A nível teórico, este estudo ajuda a expandir os métodos de representação do conhecimento e de modelação computacional da teoria da constituição da MTC no âmbito da inteligência artificial moderna. Avança a aplicação e transformação do conceito de MTC de "tratamento preventivo" em cenários de big data e raciocínio inteligente, fornece novas perspetivas para a investigação sobre os mecanismos que ligam a constituição da MTC e as comorbidades de doenças crónicas, e promove a integração cruzada entre os sistemas teóricos da MTC e a ciência da informação médica moderna.
A nível prático, a investigação baseia-se em dados clínicos reais e em modelos de IA multimodal para estabelecer uma base de dados estruturada e padronizada da constituição da MTC. Desenvolve um sistema de educação para a saúde com funções de identificação individualizada, recomendação inteligente e intervenção dinâmica, adequado para a gestão personalizada e alerta precoce em populações com comorbidades de doenças crónicas. Os resultados do projeto ajudarão a melhorar a literacia em saúde individual e a qualidade de vida, a aliviar o fardo das doenças crónicas, a promover a aplicação prática da MTC nos serviços de cuidados de saúde primários e na medicina digital, e a demonstrar um valor social significativo e amplas perspetivas de adoção generalizada.
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: qingqing liu
- Número de telefone: 13858089867
- E-mail: qingliuq@zju.edu.cn
Estude backup de contato
- Nome: yibo wu
- Número de telefone: 13758089867
- E-mail: bjmuwuyibo@outlook.com
Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Filho
- Adulto
- Adulto mais velho
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
Idade ≥ 18 anos; Diagnóstico claro de hipertensão, diabetes tipo 2 e hiperlipidemia, e uma condição comórbida envolvendo as três doenças; Condição de doença estável sem complicações agudas recentes; Capacidade de completar questionários e disponibilidade para fornecer consentimento informado para participar voluntariamente no estudo.
Critérios de Exclusão:
Doentes na fase aguda das três doenças altas (hipertensão, diabetes, hiperlipidemia) ou com complicações graves (como enfarte agudo do miocárdio ou acidente vascular cerebral); Doentes com outras doenças graves que possam afetar a avaliação da constituição ou a implementação da intervenção, como tumores malignos, disfunção hepática ou renal grave, tuberculose ativa ou doença mental; Doentes que tenham recebido tratamento sistemático de Medicina Tradicional Chinesa (por exemplo, decocções de ervas ou acupuntura) no último mês, o que pode influenciar a avaliação inicial do tipo de constituição; Mulheres grávidas ou a amamentar; Indivíduos incapazes de cooperar com as medições, com barreiras de comunicação linguística ou deficiências cognitivas; Doentes a participar noutros estudos clínicos de intervenção.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Base de Dados de Constituição da Medicina Tradicional Chinesa (MTC)
Prazo: Período de observação: 3 anos
|
Desenvolver a plataforma de intervenção inteligente AI-HEALS, equipada com funções como identificação de constituição, recomendações inteligentes e perguntas e respostas interativas, alcançando uma taxa de precisão de perguntas e respostas superior a 90%.
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Período de observação: 3 anos
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Colaboradores e Investigadores
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Estimado)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- KY-2025-295
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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