ChiCTR2400093318
尚未开始
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2024-12-02
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2型糖尿病
基于深度强化学习的T2D患者降糖药物治疗方案推荐模型的开发和临床验证
基于深度强化学习的T2D患者降糖药物治疗方案推荐模型的开发和临床验证
本研究旨在开发并测试一款基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）的2型糖尿病（Type 2 Diabetes，T2D）患者降糖药物治疗方案推荐模型，旨在为临床提供精准的药物治疗决策支持，以提升治疗效果和诊疗效率。模型将融合药物治疗效果评价指标及临床指南，实现针对患者个体特征和病情进展的动态治疗方案调整。研究分为三个阶段： （1）模型开发（回顾性研究）：利用训练数据集，构建能够推荐T2D药物治疗方案的DRL模型。 （2）模型验证（回顾性研究）：在独立的验证数据集上评估模型的性能，确保其准确性和可靠性。 （3）模型应用与测试（横断面研究）：通过招募T2D患者，将模型应用于实际临床环境并进行测试，以验证其在真实世界中的适用性和有效性。
横断面
回顾性研究
无
无
本研究得到了国家自然科学基金项目的支持，项目名称为“基于循证规则和价值反馈的A3C算法建立社区慢病管理辅助决策系统–以2型糖尿病为例”
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800;30
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2024-09-01
2025-10-31
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回顾性研究：两次及以上就诊且间隔为12±2个月的T2D患者 前瞻性研究：根据《中国2型糖尿病防治指南》被诊断为T2D的患者；年龄在18至80岁之间；目前正在接受降糖药物治疗T2D；愿意并能够签署知情同意书参与研究。；
登录查看回顾性研究：排除有急性疾病或手术史的患者。 横断面研究：根据研究者判断，可能对患者构成风险或干扰研究目标的任何状况的患者；无法与研究人员有效沟通或不太可能遵守研究方案的患者。；
登录查看四川省医学科学院·四川省人民医院
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