ChiCTR2600116492尚未招募不适用
基于人工智能算法融合多模态数据构建不良妊娠结局的预测模型
生殖健康及重大出生缺陷防控研究3 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2024年12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
- 3
- 主要终点
- 复合活产结局
研究概览
简要总结
主要目的：基于人工智能算法，融合临床、影像等多区域、多中心多模态数据，针对不同子宫结构损伤建立双向队列，运用 XGBoost 集成学习和多模态深度学习算法，围绕自然妊娠和辅助生殖构建覆盖孕前、孕期及围产期的不良妊娠结局多阶段 AI 预测模型。 次要目的：开发 GPT 大模型，将成为基于多中心多模态数据的不良妊娠结局预测的重要突破，具有很大的科学和临床价值。
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 —（—）
- 性别
- Female
入选标准
- •1.自愿签署知情同意书；
- •4.经病史，诊断为疤痕子宫（剖宫产、肌瘤或者腺肌瘤剔除、子宫破裂修补术 后）、宫颈锥切术后、人工流产术后。或经宫腔镜诊断为宫腔粘连者。
排除标准
- •1.患有精神疾病，无法配合随访；
- •2.经研究者判断认为不适合参与本研究；
研究组 & 干预措施
子宫损伤组
结局指标
主要结局
复合活产结局
时间窗: 计划妊娠的受试者若临床妊娠或已经妊娠的受试者，需随访至流产或新生儿出生
次要结局
- 妊娠结局(计划妊娠的受试者若临床妊娠或已经妊娠的受试者，需随访至流产或新生儿出生)
- 新生儿结局(计划妊娠的受试者若临床妊娠或已经妊娠的受试者，需随访至流产或新生儿出生)
- 妊娠并发症(计划妊娠的受试者若临床妊娠或已经妊娠的受试者，需随访至流产或新生儿出生)
研究者
研究点 (3)
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