ChiCTR2600123060招募中Unknown
基于人工智能技术的耳鼻喉疾病智能辅助诊断系统的研究及其应用
西安交通大学基本科研业务费团队和人才支持-青年创新团队项目5 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 10,000 人开始时间: 2025年1月1日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 招募中
- 发起方
- 入组人数
- 10,000
- 试验地点
- 5
- 主要终点
- 受试者工作特征曲线下面积（AUC）
研究概览
简要总结
总体目标是构建并验证一种基于人工智能的耳鼻喉疾病智能辅助诊断系统，实现对常见耳、鼻、咽疾病的自动识别与辅助分析，并评估其在多中心真实临床环境中的适用性与稳定性 。开发目标为基于大规模、多中心耳鼻喉内镜影像数据构建深度学习模型，并结合 MRI/EEG 数据开展探索性分析以评估其与神经系统关联 。验证目标是在不同中心、设备和人群条件下评估模型的诊断性能与泛化能力 。应用目标是开发可在基层医疗机构部署的系统，以提升诊疗效率 。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 年龄范围
- 1 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.接受常规耳鼻喉科检查并具有完整内镜影像记录的患者 。
- •2.影像对应的临床诊断由耳鼻喉专科医师确认 。
- •4.前瞻性研究对象已签署书面知情同意书 。
排除标准
- •1.影像质量严重不合格(如明显模糊、遮挡或曝光过度) 。
- •2.关键影像或诊断信息缺失 。
- •3.合并严重基础疾病或存在明显干扰影像判读的情况 。
- •4.明确诊断的原发性神经系统疾病，可能显著影响神经影像分析结果者(仅适用于 MRI/EEG 子样本) 。
结局指标
主要结局
受试者工作特征曲线下面积（AUC）
特异性
灵敏度
次要结局
- 准确率
- F1 值
研究者
研究点 (5)
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