ChiCTR2500115798尚未招募不适用
人工智能辅助肺功能曲线识别模型在预测保留比率肺功能受损进展为 COPD 中的应用研究
浙江省卫生健康行业科技计划1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2026年1月1日最近更新:
适应症
干预措施
试验速览
- 阶段
- 不适用
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 用力呼气量（FEV1）；用力肺活量（FVC）；FEV1 占预计值百分比
研究概览
简要总结
本项目拟通过临床数据分析明确 AI 辅助肺功能曲线识别模型在 PRISm 进展为 COPD 中的预测价值，利用模型训练与验证探讨其在早期筛查和风险分层中的应用潜力，结合临床特征、影像表现及纵向肺功能随访数据，从多维度评估模型的稳定性与泛化能力，全面阐明 AI 技术在 COPD 早期干预与个体化管理中的辅助作用，为构建智能化、精准化的慢阻肺预警系统提供理论依据和技术支撑。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 横断面
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 40 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.年龄 40–80 岁；
- •2.完成支气管舒张试验（吸入 400μg 沙丁胺醇）；
- •3.原始肺功能曲线需符合 ATS/ERS 标准（呼气时间≥6 秒，重复性误差<5%，呼吸动作无明显中断）；
排除标准
- •1.合并严重心肺疾病（如心力衰竭、肺癌）、神经肌肉疾病或胸廓畸形者；
- •2.近期（3 个月内）有急性呼吸道感染或 COPD 急性加重史；
- •3.无法配合完成肺功能检查（如认知障碍、听力障碍）；
研究组 & 干预措施
COPD 组
干预措施: COPD 组
结局指标
主要结局
用力呼气量（FEV1）；用力肺活量（FVC）；FEV1 占预计值百分比
时间窗: 3 年
基本信息
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于多模态数据融合的 PRISm 进展到 COPD 的人工智能预测模型构建一秒率正常的肺功能减损人群ChiCTR2500101393横向课题
Unknown
不适用
基于人工智能的影像组学预测早期慢阻肺患者肺功能下降的危险因素呼吸系统疾病ChiCTR2500098752天津市卫生健康科技项目
Unknown
不适用
基于深度学习整合 PNI、SII 构建老年肺癌患者预后模型研究肺癌ChiCTR2400092193中日友好医院“菁英计划”人才培育工程
尚未招募
Unknown
COPD 患者一站式 CT 高清解剖和低剂量肺功能 AI 预测模型的建立慢性阻塞性肺疾病ChiCTR2600116307河南省医学科技攻关计划项目80
招募中
Unknown
请于伦理委员会批准后才开始征募参试者，并与我们联系上传伦理批件 应用深度学习构建慢性阻塞性肺疾病异质性定量分析及表型分类的辅助诊断模型研究慢性阻塞性肺疾病ChiCTR2000038474华东医院1,200