ChiCTR2600118668尚未招募早期 1 期
人工智能辅助消化内镜对胃食管反流病诊断的技术研究
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年7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
- 1
- 主要终点
- 模型分类准确率
研究概览
简要总结
构建基于深度学习和可解释人工智能技术的模型，辅助消化内镜对胃食管反流病（GERD）进行精准诊断，包括根据洛杉矶分级系统评估病情严重程度、根据 Hill 分级系统评估胃食管阀瓣功能，以及实现 GERD 内镜视频的智能分类与分割。
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
- 18 至 —（—）
- 性别
- All
入选标准
- •2023 年至 2025 年于大连医科大学附属第一医院消化内镜中心行内镜检查，检查视频可进行洛杉矶分级或 Hill 分级；
- •临床资料完整，无影响诊断的干扰因素；
排除标准
- •内镜视频质量欠佳（如光晕、模糊、含大量黏液或血液等） ；
- •视频中含活检钳、胃管、三腔营养管等异物 ；
- •合并霉菌性食管炎、嗜酸性粒细胞性食管炎、病毒性食管炎、放射性食管炎 ；
- •合并食管静脉曲张、上消化道恶性肿瘤 ；
研究组 & 干预措施
洛杉矶分级模型组
Hill 分级模型组
分类与分割模型组
结局指标
主要结局
模型分类准确率
模型与内镜医师诊断结果的一致性
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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