ChiCTR2500100655尚未招募不适用
儿童声学 AI 模型训练下的儿童常见呼吸道感染性疾病应用
“尖兵领雁+X”科技计划1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2025年3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
- 咳嗽分贝
研究概览
简要总结
在测试集中,将最优人工智能模型与最终临床诊断进行比较,获得针对儿童肺炎检测灵敏度大于 85%,特异度大于 80%要求的最佳效能人工智能模型。模型结果可应用于季节性流感、百日咳等传染性疾病日常防控工作中,升级儿童呼吸系统疾病防治策略,提高基层医疗机构和年轻医生对实现儿童呼吸系统疾病可疑者的早期诊断,明确病情分级评估以及疗效评判,从而进行精准治疗。
研究设计
- 研究类型
- 观察性研究
- 主要目的
- 病例对照研究
- 盲法
- 无
入排标准
- 年龄范围
- 0 至 18(—)
- 性别
- All
入选标准
- •1.呼吸系统组纳入标准:门诊电子病历(EHR)中临床诊断为肺炎、百日咳、支气管炎、上呼吸道感染、鼻炎 / 鼻窦炎的患儿。
- •2.健康组纳入标准:体检中心无临床症状的健康人群。
排除标准
- •2.咳嗽声音小于 50 分贝者;
- •3.拒绝参加本次试验者;
研究组 & 干预措施
百日咳组
鼻炎 / 鼻窦炎组
肺炎组
对照组
支气管炎组
其他呼吸道感染组
结局指标
主要结局
咳嗽分贝
时间窗: 门诊初诊当天
次要结局
- 实验室结果(门诊初诊当天)
研究者
研究点 (1)
Loading locations...
相似试验
Unknown
不适用
基于人工智能算法的自动咳嗽音分析在儿童常见呼吸系统疾病诊断中的应用ChiCTR2200056207上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心100
Unknown
不适用
基于宏基因组学的儿童呼吸道病原体诊断技术临床研究呼吸道感染ChiCTR18000153952017 年深圳市卫生计生委临床研究项目(SZLY2017016)
Unknown
不适用
儿童重症肺炎预警及防治策略研究ChiCTR2200063615四川省重大科技专项(批准号:22ZDZX0014)600
尚未招募
Unknown
张蕾医师: 请于伦理委员会批准后才开始征募参试者,并与我们联系上传伦理批件。 基于人工智能技术及生命历程理论对儿童哮喘综合防治策略的研究儿童哮喘ChiCTR2100043028自筹100
Unknown
不适用
儿童难治性肺炎支原体肺炎早期预测模型的建立肺炎支原体肺炎ChiCTR1900023908浙江省医药卫生重大科技计划
