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临床试验/ChiCTR2000030838
ChiCTR2000030838已完成不适用

基于人工智能和 CT 影像对新型冠状病毒性肺炎的临床分型诊断及重症化预警系统研发

湖北省科学技术发展厅1 个研究点 分布在 1 个国家开始时间: 2020年2月6日最近更新:
适应症

试验速览

阶段
不适用
状态
已完成
发起方
试验地点
1
主要终点
精准度

研究概览

简要总结

针对新型冠状病毒肺炎的迅速播散,拟依托前期基础,通过医工结合人工智能研究对该病诊断效率受限、地区诊断水平差异、难以预判疾病重症化这三大瓶颈开展紧急课题攻关。1)提升诊断效率:通过对已确诊患者胸部 CT 数据应用深度学习技术挖掘影像学特征,对大量初筛患者 CT 数据在短时间内完成疑似病例筛查,辅助高强度工作下的影像诊断。2)消除地区诊断水平差异:以第五版诊疗方案中病例特点、检验学及第一阶段影像学智能诊断基础,构建计算机智能辅助诊断评分模型。3)对各临床分型肺炎医疗数据综合学习,构建基于 CT 影像组学对新型冠状病毒性肺炎的临床分型诊断及重症化预警系统,提前预判便于针对性强化治疗,提升危重患者生存率。

研究设计

研究类型
诊断试验
主要目的
连续入组
盲法
未说明

入排标准

年龄范围
18 至 80(—)
性别
All

入选标准

  • (1)确诊为 COVID-19 感染患者;其中确诊标准如下:呼吸道标本的 SARS-COV-2 核酸 RT-PCR 检测结果阳性;。
  • (2)有 CT 影像检查资料,且有病毒性肺炎表现。
  • (3)有临床实验室检查数据及随访资料。

排除标准

  • (2)临床资料不完整者。

结局指标

主要结局

精准度

SEN, SPE, ACC, AUC of ROC

次要结局

未报告次要终点

研究者

发起方
湖北省科学技术发展厅

研究点 (1)

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