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临床试验/ChiCTR2400083031
ChiCTR2400083031尚未招募不适用

老年人口颌系统健康维护和功能重建的技术创新及示范应用 2(回顾性研究)

主动健康和老龄化科技应对1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2023年12月21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
AI 辅助诊断模型进行疾病分类的准确性

研究概览

简要总结

本项目拟基于人工智能技术研发 OPMDs 辅助诊断和癌变风险预测软件。 (1) 构建涵盖 OPMDs 的高质量、大样本量的临床照片数据集,并对临床照片标注精细标签。 (2) 利用深度学习搭建分类网络进行疾病分类辅助诊断,并在测试集中对辅助诊断模型进行优化 (3) 在新的验证队列中对 AI 辅助诊断模型的准确性进行外部验证 (4) 通过机器学习口腔白斑患者的临床信息(包括临床图片)回顾性资料与病理图片计算机病理分型结果,开发白斑癌变风险的预测软件并探索相关危险因素,提高白斑癌变风险预测准确率。并外部验证其准确性。

研究设计

研究类型
观察性研究
主要目的
诊断试验诊断准确性
盲法

入排标准

年龄范围
18 至 99(—)
性别
All

入选标准

  • 1.符合 OPMDs 诊断标准,确诊的患者;
  • 2.18 岁以上,性别不限;
  • 3.存储有既往临床图像的患者;

排除标准

  • 1.临床图像质量不佳的患者;
  • 2.临床诊断不明确的患者;
  • 3.初诊时病理报告显示结果为口腔癌;

研究组 & 干预措施

正常

口腔潜在恶性疾患

结局指标

主要结局

AI 辅助诊断模型进行疾病分类的准确性

时间窗: 收集图像完成后

次要结局

  • 身体质量指数

研究者

发起方
主动健康和老龄化科技应对

研究点 (1)

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