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    【ChiCTR2400088336】基于多模态数据的人工智能辅助儿童肾积水精准诊断的研究

    基本信息
    登记号

    ChiCTR2400088336

    试验状态

    正在进行

    药物名称

    /

    药物类型

    /

    规范名称

    /

    首次公示信息日的期

    2024-08-15

    临床申请受理号

    /

    靶点

    /

    适应症

    肾积水

    试验通俗题目

    基于多模态数据的人工智能辅助儿童肾积水精准诊断的研究

    试验专业题目

    基于多模态数据的人工智能辅助儿童肾积水精准诊断的研究

    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

    近年来，人工智能（Artificial intelligence, AI）技术在医学领域展现出巨大的应用潜力，包括医学影像识别、多模态数据处理等。基于对医学影像大数据的深度学习，AI能辅助影像医生识别病变以及判断疾病的严重程度。最近有研究报道了AI辅助识别儿童肾积水超声影像的可行性，但目前尚无基于多中心多模态数据的AI辅助儿童肾积水精准诊断的研究。本项目旨在利用AI技术整合研究小儿肾积水多模态数据，基于肾积水进展情况提出精准的预测模型，从而帮助临床医生早期预测肾积水的进展情况。

    试验分类
    试验类型

    队列研究

    试验分期

    其它

    随机化

    不适用

    盲法

    无

    试验项目经费来源

    自筹经费

    试验范围

    /

    目标入组人数

    320;120

    实际入组人数

    /

    第一例入组时间

    2023-10-01

    试验终止时间

    2025-12-31

    是否属于一致性

    /

    入选标准

    回顾性队列：在2020年1月-2023年 10月就诊于本研究相关医疗中心的肾积水患儿，初次就诊年龄小于1岁，SFU分级处于2级和3级，或超声显示APD位于1cm-3cm之间且无肾皮质变薄等肾实质损害表现。 前瞻性队列：在2023年10月-2024年12月就诊于研究相关医疗中心的年龄小于1岁的肾积水患儿，初次就诊时SFU分级处于2级和3级，或超声显示APD位于1cm-3cm之间且无肾皮质变薄等肾实质损害表现。随访时间为6个月。；

    排除标准

    ① 存在后尿道瓣膜等下尿路梗阻性疾病 ② 肾脏发育畸形的，如马蹄肾、重复肾、异位融合肾等 ③ 双侧肾积水 ④ 下腔静脉后输尿管、异位血管压迫等肾外因素导致的肾积水 ⑤ 原发性膀胱输尿管返流、膀胱输尿管连接部梗阻、梗阻性巨输尿管、输尿管开口囊肿等疾病 ⑥ 合并其他系统严重畸形的患儿 ⑦ 就诊时已在外院接受过造瘘或置管等干预性治疗的；

    研究者信息
    研究负责人姓名
    试验机构

    中国人民解放军总医院第七医学中心

    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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