ChiCTR2000030951尚未招募回顾性研究
关于 COVID-19 疑似患者管理 AI 分诊系统研发和评估的回顾性研究
华中科技大学同济医学院附属同济医院3 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年3月20日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- 回顾性研究
- 状态
- 尚未招募
- 发起方
- 试验地点
- 3
- 主要终点
- CT 影像
研究概览
简要总结
本研究目标为开发一个深度学习算法以自动进行肺炎病灶分割，并提示医生是否有疑似病例。该算法旨在：（1）促进对高度疑似病例（在 CT 上显示 COVID-19 相关征象）的快速和优先干预；（2）实现对肺炎病变的自动和更精确的定量评估。通过比较该算法和标准临床工作流程在区分发热门诊高度可疑 COVID-19 患者方面的时效性能，验证基于深度学习的方法可以以更有效的方式对病例进行优先排序，特别是在临床资源匮乏和压力巨大的情况下，帮助医生进行更快速高效的疑似病例筛查。
研究设计
- 研究类型
- 诊断试验
- 主要目的
- 连续入组
- 盲法
- None
入排标准
- 年龄范围
- 0 至 99（—）
- 性别
- All
入选标准
- •(1)检测阳性的确诊 COVID-19 患者；
排除标准
- •(2)呼吸运动所致伪影导致图像不能分析；
- •(3)出现胸腔积液并肺膨胀不全。
结局指标
主要结局
CT 影像
敏感度
特异度
时间效率
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (3)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于深度学习和影像组学的儿童腺病毒肺炎后闭塞性细支气管炎风险早期预测研究ChiCTR2500110186自筹
Unknown
不适用
人工智能 AI 与循环异常细胞肺结节良恶性辅助诊断临床研究肺结节ChiCTR2000034812珠海圣美生物诊断技术有限公司
Unknown
不适用
人工智能模型评估早期肺癌预后的应用研究肺癌ChiCTR2200059642科研经费
Unknown
不适用
新冠患者重症阶段多组学研究ChiCTR2300069685四川省科技厅项目、国家自然科技厅
Unknown
不适用
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重症预警模型及新的生物学标志物新型冠状病毒肺炎(COVID-19)ChiCTR2000032460安徽省自然科学基金面上项目 1908085MH242; CRISPR-Cas9 敲除 miR-21-5p 抑制乙肝肝纤维化的机制研究；中央高校基本科研业务费专项资金(中国科学技术大学)WK9110000048，HBV/HCV 启动 TGFβ1/Oct4 信号轴促进肝纤维化进展的机制研究