Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

Forskning om ett intelligent hälsorekommendationssystem för kronisk sjukdomskomorbiditet som integrerar traditionell kinesisk medicin

15 december 2025 uppdaterad av: The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

Forskning om ett intelligent rekommendationssystem för hälsovård vid kronisk sjukdom med flera samtidiga sjukdomar baserat på integrering av databas för traditionell kinesisk medicinsk konstitution och multimodala stora språkmodeller

  1. Konstruera en databas för traditionell kinesisk medicins (TCM) konstitution, klargör fördelningsmönstren för TCM-konstitution i populationer med samsjuklighet av "tre-höga" tillstånd (högt blodtryck, hyperlipidemi och hyperglykemi) och deras associationer med metaboliska indikatorer. Etablera en "konstitution-samsjuklighet-metabolism" relationsmodell för att ge en grund för personanpassade interventioner och utvecklingen av en AI-plattform.
  2. Utveckla AI-HEALS-systemet genom att integrera TCM-konstitutionsdatabasen med multimodala stora språkmodeller. Detta system kommer att generera personanpassade interventionsplaner och erbjuda intelligenta interaktiva fråge- och svarsfunktioner för att förbättra patienters följsamhet till interventioner.
  3. Utvärdera den kliniska applikationseffektiviteten av AI-HEALS-systemet, utforska relationen mellan förändringar i konstitution och interventionsresultat, och validera TCM-interventionsvägen "reglera konstitution för att främja hälsa". Detta kommer att ge både teoretisk och praktisk vägledning för den dynamiska regleringen och precisa interventionen av TCM-konstitution.

Studieöversikt

Status

Har inte rekryterat ännu

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

Detta projekt kombinerar traditionell kinesisk medicins (TCM) konstitutionsteori med stora språkmodeller (LLM) genom tvärvetenskaplig integration och konstruerar ett dynamiskt förstärkt intelligent hälsorekommendationssystem för TCM. Det främjar den djupa integrationen av konceptet "behandling baserad på konstitutionsdifferentiering" med artificiell intelligens. Betydelsen av denna forskning återspeglas främst i följande två aspekter:

På den teoretiska nivån hjälper denna studie till att utöka kunskapsrepresentationen och beräkningsmodelleringsmetoderna för TCM-konstitutionsteori inom ramen för modern artificiell intelligens. Den främjar tillämpningen och omvandlingen av TCM-konceptet "förebyggande behandling" i stordata- och intelligent resonemangsscenarier, ger nya perspektiv för forskning om mekanismerna som länkar TCM-konstitution och kroniska sjukdomars samsjuklighet, och främjar korsintegration mellan TCM-teoretiska system och modern medicinsk informationsvetenskap.

På den praktiska nivån förlitar sig forskningen på verkliga kliniska data och multimodala AI-modeller för att upprätta en strukturerad, standardiserad TCM-konstitutionsdatabas. Den utvecklar ett hälsobildningssystem med individuell identifiering, intelligent rekommendation och dynamiska interventionsfunktioner, lämpligt för personlig hantering och tidig varning i populationer med kroniska sjukdomars samsjuklighet. Projektets resultat kommer att hjälpa till att förbättra individens hälsokunskap och livskvalitet, lindra bördan av kroniska sjukdomar, främja den praktiska tillämpningen av TCM i primärvårdstjänster och digital medicin, och demonstrera betydande socialt värde och breda utsikter för utbredd användning.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

195

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studera Kontakt Backup

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Barn
  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Nej

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

En standardiserad undersökning genomfördes med hjälp av Klassificerings- och bedömningskriterier för traditionell kinesisk medicins konstitution (Standard från China Association of Chinese Medicine) konstitutionsidentifieringsskala. Utbildade praktiker inom traditionell kinesisk medicin och vårdpersonal utförde konstitutionsbedömning för att identifiera den dominerande konstitutionstypen och eventuella samtidiga konstitutionstyper. Dessutom samlades patienters grundläggande information, sjukdomsdiagnosdetaljer och senaste metaboliska indikatorer såsom blodtryck, fastande blodsocker, glykosylerat hemoglobin och blodfettsnivåer in.

Beskrivning

Inklusionskriterier:

Ålder ≥ 18 år; Tydlig diagnos av hypertoni, typ 2-diabetes och hyperlipidemi, samt en komorbiditet som involverar alla tre sjukdomarna; Stabil sjukdomstillstånd utan nyligen inträffade akuta komplikationer; Kapabel att slutföra frågeformulär och villig att ge informerat samtycke för att frivilligt delta i studien.

Exklusionskriterier:

Patienter i den akuta fasen av de tre höga sjukdomarna (hypertoni, diabetes, hyperlipidemi) eller med allvarliga komplikationer (såsom akut hjärtinfarkt eller stroke); Patienter med andra större sjukdomar som kan påverka konstitutionsbedömning eller interventionsgenomförande, såsom maligna tumörer, svår lever- eller njurfunktionsnedsättning, aktiv tuberkulos eller psykisk sjukdom; Patienter som har fått systemisk traditionell kinesisk medicinbehandling (t.ex. växtdekokter eller akupunktur) under den senaste månaden, vilket kan påverka den initiala bedömningen av konstitutionstyp; Gravida eller ammande kvinnor; Personer som inte kan samarbeta med mätningar, med språkkommunikationshinder eller kognitiva funktionsnedsättningar; Patienter som deltar i andra interventionsstudier.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Databas för traditionell kinesisk medicin (TCM) konstitution
Tidsram: Observationsperiod: 3 år
Utveckla AI-HEALS intelligenta interventionsplattformen, utrustad med funktioner såsom konstitutionsidentifiering, intelligenta rekommendationer och interaktiv fråga-svar, vilket uppnår en fråga-svar- noggrannhetsgrad på över 90%.
Observationsperiod: 3 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

The Fourth Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Beräknad)

20 december 2025

Primärt slutförande (Beräknad)

30 december 2028

Avslutad studie (Beräknad)

30 december 2028

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

15 december 2025

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

15 december 2025

Första postat (Faktisk)

29 december 2025

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

29 december 2025

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

15 december 2025

Senast verifierad

1 december 2025

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Andra studie-ID-nummer

  • KY-2025-295

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

OBESLUTSAM

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Kliniska prövningar på TCM-konstitutionsteori

Kliniska prövningar på Multimodala AI-modeller

Sök liknande försök

Sponsorer och medarbetare

Medicinska tillstånd

Läkemedelsinterventioner

CROs by country

CROs in Peru

Betingelser

Sällsynta sjukdomar

Läkemedelsinterventioner

Kosttillskott

Sponsor / medarbetare

Platser

Prenumerera