基于时空异质性数据的急性心肌梗死风险预测模型构建与分析
2026年3月23日 更新者:Beijing Anzhen Hospital
基于时空异质数据的急性心肌梗死风险预测模型构建与分析
急性心肌梗死(AMI)作为心血管疾病中的首要致死原因,其诊疗效率直接影响患者的生存状况。尽管当前诊疗体系已显著改善院内预后,但患者因认识不足导致的就医延迟和院外死亡仍十分常见,这成为提升诊疗能力的最大瓶颈。本研究以AMI的智能辅助诊断为切入点,提出了一种融合基于12导联心电图深度学习算法与可穿戴监测设备的技术路径。通过利用形态特征提取和深度学习模型,旨在实现AMI的早期识别与预警。研究计划基于时空异质数据,构建覆盖北京地区的多中心AMI长期随访队列。通过整合并形成包含3000例急性心肌梗死病例的精准高危队列,力求构建一种融合深度学习与检索增强生成专家系统的AMI风险预测模型,突破心电图识别与时间预测的瓶颈,增强模型的泛化与迁移能力。最终,该研究将支持可穿戴设备的应用,缩短院前延迟,实现AMI的早期预警与精准诊断,降低再梗死和心源性死亡率,具有重要的临床与公共卫生意义。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
3000
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息,以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名:Yan Yan
- 电话号码:+861064456782
- 邮箱:eva3321@sina.com
参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人,称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
不适用
取样方法
概率样本
研究人群
整合团队覆盖了包含多维数据的初步队列,包括多中心临床、影像和样本信息(总病例数>300,000)。
基于队列质量和风险因素,对高危患者(如既往心肌梗死、多支血管病变、CKD、DM等患者)收集多维数据以完善数据。
主要终点是入组后一年内首次发生急性心肌梗死的时间。
根据心肌再梗死特征和需求设置随访点,并制定长期随访计划(包括:随访频率、随访方法、实验室检查、可穿戴设备数据等)。
进行定期随访和多模态数据补充,最终完成3,000例多维AMI队列。
描述
纳入标准:
急性心肌梗死高危人群,先前通过心脏影像学检查确诊患有冠状动脉疾病并至少符合以下风险因素之一:
- 多支冠状动脉疾病(定义为至少2个冠状动脉区域存在≥50%狭窄,包括左主干冠状动脉)
- 既往心肌梗死
- 目前正在接受降糖治疗的糖尿病患者
- 慢性肾脏病(CKD)定义为估算肾小球滤过率<60 mL/min/1.73 m²,且具有已知慢性肾脏病史或表明慢性肾损伤的生物标志物
- 外周动脉疾病,定义为符合以下任一条件:踝臂指数<0.85;经血管造影(侵入性或非侵入性)或双功能超声证实下肢动脉存在>50%狭窄;因缺血导致的截肢、外周动脉搭桥或血管手术(如血管成形术或动脉内膜切除术)
- 年龄≥18岁
- 能够理解并遵守研究方案,并签署知情同意书
排除标准:
- 研究者认为不适合参与本研究的疾病或状况(如精神疾病、显著认知障碍、神经退行性疾病、晚期恶性肿瘤)或情况(如无法用当地语言与研究者良好沟通、不愿遵守研究程序/指导、无法理解研究特定培训、身体虚弱易受伤害的受试者)。
- 入组前3个月内参加过涉及药物或器械的临床试验。
- 妊娠、计划妊娠或哺乳期女性。
- 已知预期生存期不足12个月的危及生命的疾病。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息,包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的?
设计细节
研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
大体时间 |
|---|---|
|
入组后1年内首次发生急性心肌梗死(AMI)的时间。
大体时间:1年
|
1年
|
合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查,以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2026年3月25日
初级完成 (估计的)
2026年5月31日
研究完成 (估计的)
2027年5月31日
研究注册日期
首次提交
2026年3月23日
首先提交符合 QC 标准的
2026年3月23日
首次发布 (实际的)
2026年3月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年3月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年3月23日
最后验证
2026年3月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他研究编号
- KS2026022
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)?
不
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