ChiCTR2500103122Not yet recruitingNot Applicable
人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索
自选课题（自筹）1 site in 1 countryStarted: May 1, 2025Last updated:
Trial Snapshot
- Phase
- Not Applicable
- Status
- Not yet recruiting
- Sponsor
- Locations
- 1
- Primary Endpoint
- 特异性
Study Overview
Brief Summary
本研究旨在探索人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病诊疗数据分析中的应用潜力，基于回顾性收集的结构化临床信息、医学影像和文本记录等多源异构数据，构建融合医学语言处理与图像识别能力的 AI 模型，用于疾病识别、分型判断及预后预测。通过深度学习、多模态融合与可解释性技术的结合，评估人工智能在复杂临床决策支持中的实际效果与价值，推动泌尿系统疾病精准医疗的发展。
Study Design
- Study Type
- 观察性研究
- Primary Purpose
- 连续入组
- Masking
- 无
Eligibility Criteria
- Ages
- 18 to — (—)
- Sex
- All
Inclusion Criteria
- •确诊为泌尿系统相关疾病的患者，包括但不限于：肾脏疾病（如肾结石、肾泌尿疾病、慢性肾病等）；膀胱疾病（如膀胱癌、膀胱炎、间质性膀胱炎等）；前列腺相关疾病（如前列腺增生、泌尿疾病）；输尿管、尿道等其他泌尿系统疾病；以及未患有任何泌尿系统疾病的患者（对照组）。
- •具有完整的多模态医疗数据，至少包含以下两类或以上：结构化数据：如病历信息、实验室检查、手术记录；非结构化文本：如医生诊断记录、出院小结等；医学影像资料：如超声、CT、MRI 等，图像质量良好；病理切片或组织学资料；
- •年龄在 18 岁以上，性别不限；
Exclusion Criteria
- •1.患者明确拒绝自身检查检验数据被用于各类研究；
- •2.研究者判断其他不适合参与本研究的情况。
Arms & Interventions
泌尿系统相关疾病组
Outcomes
Primary Outcomes
特异性
准确率
灵敏度
AUC
Secondary Outcomes
No secondary outcomes reported
Investigators
Study Sites (1)
Loading locations...
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