ChiCTR2300072039尚未招募回顾性研究
基于医疗大数据和人工智能技术的肺磨玻璃结节性质预测研究
北京市“首都卫生发展科研专项”1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年6月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 肺磨玻璃结节性质预测模型的 AUC 值
研究概览
简要总结
本项目拟对临床影像大数据进行综合分析，利用人工智能深度学习算法在挖掘多维度数据特征间关系的优势建立 GGN 性质预测模型。其最终目的与意义是：提高肺结节的临床诊断与处理水平，改善肺癌早期诊断技术，减轻过度医疗给患者带来的精神、经济压力，及社会经济负担。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
- 盲法
- 无。
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1）年龄≥18 岁且≤80 岁；
- •2）临床发现肺磨玻璃结节。
排除标准
- •1）肺磨玻璃结节性质未经临床治疗或病理检查证实；
- •2）患者胸部 CT 资料无法获取；
- •3）可获取的患者胸部 CT 层厚均≥1.5mm。
结局指标
主要结局
肺磨玻璃结节性质预测模型的 AUC 值
次要结局
- 肺磨玻璃结节性质预测模型的灵敏度
- 肺磨玻璃结节性质预测模型的特异度
- 肺磨玻璃结节性质预测模型的阳性预测值
研究者
研究点 (1)
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