ChiCTR2500103350
尚未开始
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2025-05-28
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肿瘤治疗导致的心脏毒性
基于多模态机器学习的癌症患者心血管毒性预测模型——肿瘤心脏病学队列的构建
基于多模态机器学习的癌症患者心血管毒性预测模型——肿瘤心脏病学队列的构建
（1）建立肿瘤心脏病学相关疾病队列，探索肿瘤心脏病学相关疾病的危险因素、揭示疾病发生、发展机制 （2）采用人工智能算法综合考虑肿瘤患者各个模态数据的特征，构建精准化、个体化的CV毒性风险评估体系。 （3）通过采集患者血液样本进行多组学分析，进一步增强CV毒性风险评估模型的生物可解释性 （4）探索肠道菌群在癌症患者肿瘤治疗的心血管毒性中的作用机制，开拓肿瘤治疗导致的心血管毒性治疗的一个新靶点
队列研究
其它
无
无
国家自然科学基金
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500;60
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2024-12-11
2027-12-31
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1.回顾性研究纳入标准： a)2013年-2025年间于我院就诊的患者 b)明确诊断癌症的患者 c)诊断结果经过明确的组织病理学检查的病例； 2.前瞻性研究纳入标准： a)年龄已满18岁，不超过90岁； b)明确诊断癌症的患者； c)组织病理学检查确诊的病例； d)接受肿瘤治疗的患者；；
登录查看1.回顾性研究排除标准：随访数据缺失； 2.前瞻性研究排除标准： a)有晕针、晕血、病理性低血压人群； b)患有精神疾病或认知功能障碍的患者。；
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