ChiCTR2400083257尚未招募不适用
人工智能构建脑出血决策系统
重庆市科卫联合医学科研项目重点项目1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年1月1日最近更新:
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
- 脑出血诊断的一致性
研究概览
简要总结
1.针对入院患者通过人工智能构建的决策系统判断是否为脑出血，并在入院后首次 CT 图像上识别血肿边界，判断出血部位，计算血肿体积； 2.决策系统会在符合脑出血诊断的患者的发病 24 小时内的影像中（早期 CT、CTA、MRA 等）识别特征征象，并结合临床基本资料判断血肿扩大发生风险（低中高）； 3.决策系统会结合影像征象+临床基本资料+血肿扩大风险判断是否建议微创，并提供可行的具体手术建议； 4.待决策系统中加入患者的治疗选择（微创或保守药物治疗以及其他辅助措施）后，决策系统会根据早期及治疗后影像及临床资料判断患者后续脑积水及脑水肿发生风险（低中高）； 5.决策系统结合患者住院期间所有资料综合判断患者 90 天死亡或预后不良（mRS 评分 3-6 分）发生风险（低中高）；
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 队列研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 18 至 80（—）
- 性别
- All
入选标准
- •1.1.年龄在 18 以上，80 岁以下，女性未处于妊娠状态； 2.符合脑出血诊断标准（由 2 位及以上临床医师结合病历及影像资料，根据 2019 中国脑出血诊治指南进行确认）； 3.发病到入院时间小于 24 小时； 4.入院后立即行影像学检查，包括但不局限于 CT、CTA、MR、DSA 等； 5.入院完成本研究所需生化检查和病史采集； 6.患者或患者代理人对该研究知情且口头或书面同意。；
排除标准
- •1.1.存在继发性脑出血相关因素，如肿瘤、外伤、血管结构异常（动静脉畸形、动脉瘤、海绵状血管瘤、Moyamoya 病等）、脑梗塞出血转化等； 2.合并有肝肾、内分泌系统、造血系统等多种原发性疾病。 3.既往存在开颅手术病史； 4.检查前服用会引起研究涉及指标变化的药物，如抗凝药物，抗血小板药物等； 5.影像学伪影严重或其他原因导致影像资料无法精确识别； 6.住院时间少于 3 天或者入院后 24 小时内病情进行性发展，患者呈深昏迷或者死亡； 7.患者或患者代理人对该研究不知情，或口头、书面拒绝作为受试者。；
研究组 & 干预措施
脑出血组
结局指标
主要结局
脑出血诊断的一致性
时间窗: 出院时
住院期间死亡的预测一致性
时间窗: 出院时
次要结局
- 血肿体积(住院期间每次 CT 检查)
- 脑水肿(住院期间每次 CT 检查)
- 脑积水(住院期间每次 CT 检查)
- 预后不良的预测一致性(出院后 1 年内)
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
智能影像辅助诊断技术在脑出血中的应用与推广脑出血ChiCTR1900028364上海市卫生健康委员会
Unknown
不适用
急诊脑血管病围手术期风险的人工智能预测ChiCTR2000036649申康+自筹800
Unknown
不适用
用智能算法预测重症脑出血患者 3 个月后的康复情况ChiCTR2500101676吉林省财政厅医疗卫生人才专项
Unknown
不适用
该试验尚未获伦理委员会批准，请于批准后才开始征募参试者，并与我们联系上传伦理批件。 人工智能在预测高血压脑出血患者血肿变化中的应用价值：一项前瞻性、观察性真实世界研究高血压脑出血ChiCTR2000036008促进市级医院临床技能与临床创新 三年行动计划（2020-2022 年）
Unknown
不适用
基于机器学习的急性脑梗死静脉溶栓出血转化风险预测评估急性缺血性脑卒中ChiCTR1900022924上海交通大学资助5,000