ChiCTR2600118125尚未招募不适用
基于人工智能的创伤严重程度评估系统开发和临床验证
自选课题（自筹）1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2026年1月9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 系统与金标准在创伤严重程度分级上的一致性强度
研究概览
简要总结
本研究旨在开发并验证一个基于多模态人工智能的创伤严重程度自动评估系统。核心目标是通过深度学习算法，整合患者的影像学、生理参数及实验室数据，实现快速、标准化、高精度的创伤等级分类，从而解决传统人工评估存在的效率瓶颈、主观差异及延迟问题。最终，本研究致力于为急诊与创伤中心提供一个客观、实时的临床决策支持工具，以期优化创伤救治流程、缩短关键决策时间、合理分配医疗资源，并为建立智能化的创伤精准诊疗体系提供关键技术支撑。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 诊断试验诊断准确性
入排标准
- 性别
- All
入选标准
- •1.于 1997 年 1 月 1 日 至 2025 年 12 月 31 日 期间，在本院急诊或创伤中心就诊的所有创伤患者。
- •2.主要诊断为创伤性疾病（根据国际疾病分类 ICD-10 编码，如 S00-T98 系列），且创伤为其本次就诊的主要原因。
- •3.具备完整的首次生命体征记录（至少包含心率、血压、呼吸频率、体温、格拉斯哥昏迷评分）。 具备可分析的影像学资料（如 CT、X 光片）或完整的结构化影像报告。 具备核心实验室检查结果（如血常规、血气分析、凝血功能、血乳酸）。
排除标准
- •1.缺少上述纳入标准第 3 条中任何一类关键数据（生命体征、影像、实验室）的全部记录。
- •2.非创伤性急症（如急性心肌梗死、脑卒中、中毒）或慢性疾病急性发作的患者。
- •3.受伤至首次医疗接触时间超过 72 小时的延迟就诊患者。
结局指标
主要结局
AI 系统与金标准在创伤严重程度分级上的一致性强度
准确率
受试者工作特征曲线下面积
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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