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ChiCTR2400082633
尚未开始
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2024-04-02
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慢性萎缩性胃炎
慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的临床验证
慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的临床验证
对既往所构建的识别CAG并做出木村-竹本分型诊断的AI模型进行临床检验,观察该模型在诊断CAG严重程度的准确率能否满足临床需求,是否优于内镜初学者且不劣于高年资的内镜专家,以协助内镜医生对于胃黏膜的萎缩及其严重程度作出诊断,达到同质化诊断的要求,从而提升医疗质量。
诊断试验诊断准确性
诊断试验新技术
不适用
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陆军军医大学优秀人才库重点扶持对象匹配科研经费
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2024-04-10
2025-06-30
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验证AI模型临床效能所需病例的纳入标准: ①完成无痛苦电子胃镜检查的患者(因为考虑到阴性验证,所以将标准定义为完成无痛苦电子胃镜检查的) ②患者年龄大于或等于18岁并签署知情同意书 ③内镜系统内保有完整的腔内图片或视频资料 ④内镜医生能准确识别患者的图像所拍到的部位以及准确判断是否存在胃黏膜萎缩,胃粘膜皱襞暴露充分 验证AI模型临床效能所需内镜医生的纳入标准: 内镜初学者:能独立规范地完成胃镜检查操作,完成胃镜检查操作不超过1000例 高年资内镜专家:能独立规范地完成胃镜检查操作,完成胃镜检查操作超过10000例;
登录查看①未顺利完成无痛苦电子胃镜检查的 ②年龄不满18岁或未签署知情同意书 ③内镜系统没有的腔内图像或视频资料 ④所采集的图像清晰度欠佳,图像欠清晰,存在模糊 ⑤所采集的图像不能被内镜医生准确判断所拍摄的部位及是否存在萎缩;
登录查看陆军军医大学第一附属医院
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约印创投2025-01-16
求实药社2025-01-16
Genhouse2025-01-16
IPHASE2025-01-16
动脉网2025-01-16
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药明康德2025-01-16
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