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    【ChiCTR2500101012】基于大语言模型的可解释人工智能青光眼诊断系统研发与验证

    基本信息
    登记号

    ChiCTR2500101012

    试验状态

    尚未开始

    药物名称

    /

    药物类型

    /

    规范名称

    /

    首次公示信息日的期

    2025-04-18

    临床申请受理号

    /

    靶点

    /

    适应症

    青光眼

    试验通俗题目

    基于大语言模型的可解释人工智能青光眼诊断系统研发与验证

    试验专业题目

    基于大语言模型的可解释人工智能青光眼诊断系统研发与验证

    申办单位信息
    申请人联系人
    申请人名称
    联系人邮箱
    联系人邮编

    联系人通讯地址
    临床试验信息
    试验目的

    1.主要研究目的 本项目拟开发基于多模态大语言模型的青光眼精准诊断和临床决策系统，利用大语言模型在强大的医疗文本处理和逻辑推理能力，增强青光眼智能诊断系统的可解释性，在提供精准诊断的同时，实现 AI 与医生的实时互动。 2.次要研究目的 本项目旨在构建基于多模态大语言模型的青光眼视神经病变临床诊疗路径，引领大语言模型在医疗领域的广泛应用，为青光眼及其他重大疾病的防治带来革命性的进展。

    试验分类
    试验类型

    诊断试验诊断准确性

    试验分期

    其它

    随机化

    无

    盲法

    无

    试验项目经费来源

    国家重点研发计划项目（2022YFC2502800）

    试验范围

    /

    目标入组人数

    /

    实际入组人数

    /

    第一例入组时间

    2024-06-01

    试验终止时间

    2028-12-31

    是否属于一致性

    /

    入选标准

    青光眼： 1.年龄≥18 岁； 2.有完整的眼底照、VF、OCT 报告 3.出现青光眼视神经病变，需符合以下诊断标准： (1) 具有青光眼性视神经病变(杯盘比 C/D≥0.7，和/或双眼 C/D 差值大于 0.2，和/或颞上、颞下方盘沿宽度小于或等于 0.1 个视盘垂直，和/或 RNFL 缺损，和/或视盘出血，和/或视盘局部切迹形成)； (2) 视网膜神经纤维层(retinal nerve fiber layer, RNFL)缺损与视野缺损对应。 4.患者至少有连续两次可靠的视野检测结果。 5.患者自愿参加本研究、签署知情同意书； 非青光眼： 1.年龄≥18 岁； 2.有完整的眼底照、VF、OCT 报告 3.无青光眼性视神经病变 4.患者自愿参加本研究、签署知情同意书；；

    排除标准

    青光眼和非青光眼： 1.不可靠的视野检测结果，出现以下情形之一： (1)固视丢失率≥20% (2)假阳性率≥15% (3)假阴性率≥33% 2.眼内手术史或眼部外伤史； 3.合并角膜或屈光间质严重混浊； 4.存在各种类型眼底疾病影响眼部参数采集或干扰视野检测者； 5.合并严重全身系统性疾病。；

    研究者信息
    研究负责人姓名
    试验机构

    中山大学中山眼科中心

    研究负责人电话
    研究负责人邮箱
    研究负责人邮编

    /

    联系人通讯地址

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