ChiCTR2500112298尚未招募早期 1 期
基于人工智能的妊娠前与妊娠期多维度母婴健康管理应用研究
自选课题（自筹）9 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:
试验速览
- 阶段
- 早期 1 期
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 9
- 主要终点
- GAD-7 评分
研究概览
简要总结
构建 “妊娠前 AI 营养指导 - 妊娠期 AI 疾病预测 - 高风险 AI 产前诊断辅助” 三维管理系统，验证该系统在营养达标率提升、疾病风险识别准确率改善、诊断效率优化及母婴不良结局降低中的效果，同时评估系统安全性、可用性及对门诊流程的适配性，关注孕妇焦虑（GAD-7）、抑郁（PHQ-9）评分降低情况与营养自我效能感提升情况，解决当前母婴健康单环节管理碎片化问题，通过模块间数据联动（如营养数据反哺疾病预测、诊断结果优化营养方案），降低母婴不良结局（早产、低出生体重儿）发生率，为基层妇幼健康服务提供可推广的智能化方案。
研究设计
- 研究类型
- 干预性研究
- 主要目的
- 随机平行对照
- 盲法
- 双盲
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 45（—）
- 性别
- Female
入选标准
- •（1）妊娠前组：计划妊娠女性（妊娠前 6 个月内），年龄 20-40 岁；
- •（2）妊娠期低中风险组：妊娠 6-28 周，无明确产前诊断指征，年龄 18-45 岁；
- •（3）妊娠期高风险组：妊娠 11-36 周，符合产前诊断指征（羊水异常、胎儿畸形可疑、遗传病家族史、预产期年龄≥35 岁、产筛 / 无创 DNA 高风险等），年龄 18-45 岁；
- •2.自愿参加并签署知情同意书；
- •3.能理解中文语言，可使用智能设备（手机 / 电脑）完成 AI 系统交互；
- •4.无严重沟通障碍或认知障碍。
排除标准
- •1.严重基础疾病：如慢性肾衰竭、肝硬化失代偿期、重度先天性心脏病等，无法配合长期随访；
- •2.精神疾病：如精神分裂症、重度抑郁发作，无法完成量表评估或系统操作；
- •3.妊娠结局已明确异常：如确诊难免流产、胎儿停育；
- •4.同时参与其他母婴健康干预研究，可能干扰本研究效应；
- •5.拒绝提供健康数据（如饮食日志、检查报告），影响 AI 模型构建。
研究组 & 干预措施
对照组
智能体组
结局指标
主要结局
GAD-7 评分
时间窗: 基线、干预中期、干预结束
低出生体重儿率（<2500g）
时间窗: 分娩后 1 个月
营养达标率
时间窗: 妊娠前每 2 周，早孕期每月
BMI 控制率
时间窗: 妊娠前每 2 周，早孕期每月
产前诊断依从率
时间窗: 孕 20-30 周
早产率（<37 周分娩）
时间窗: 分娩后 1 个月
次要结局
- 门诊宣教时长(门诊就诊时)
- PHQ-9 评分(基线、干预中期、干预结束)
研究者
研究点 (9)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
请与我们联系上传伦理审批文件 AI 辅助下孕期营养和体重管理改善母儿健康策略及相关机制探讨ChiCTR2200057586国家重点研发计划700
Unknown
不适用
二胎政策下的高危孕产妇管理ChiCTR1800014394上海市卫生局400
Unknown
不适用
人工智能健康教育精准联动系统（AI-HEALS）干预妊娠期糖尿病患者自我健康管理能力的效果研究ChiCTR2500101517自筹
Unknown
不适用
基于人工智能的妊娠期糖尿病预后预测模型的建立和评价妊娠糖尿病ChiCTR2000038656上海申康医院发展中心
Unknown
不适用
北京出生队列研究ChiCTR2200058395中央专项资金100,000