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【ChiCTR2400093003】基于实验室检测数据通过机器学习构建青少年常见疾病的诊断模型

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基本信息
登记号

ChiCTR2400093003

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2024-11-27

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

青少年常见疾病

试验通俗题目

基于实验室检测数据通过机器学习构建青少年常见疾病的诊断模型

试验专业题目

基于实验室检测数据通过机器学习构建青少年常见疾病的诊断模型

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

518000

联系人通讯地址
临床试验信息
试验目的

通过整合患者已有的临床多模态信息建模（包括但不限于生化血常规影像学药物使用等信息），实现多模态表征以及各种病原、耐药性和预后预测，不仅有助于加速对该疾病的全面理解，也有助于辅助临床医师优化病原检测项目制定，使其成本更低，流程更快，为患者诊疗提供指导。同时，我们结合领域前沿chatgpt高级数据处理，使用青少年临床数据集，旨在通过自动化手段对青少年患者的组织学特征进行精确评估。能够自主开发基于原始研究训练数据的最先进的机器学习模型，以预测临床结果，如疾病种类、疾病发展、并发症或特定生物标志物。

试验分类
试验类型

横断面

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

自筹

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-12-01

试验终止时间

2025-12-01

是否属于一致性

/

入选标准

1.近10年本院住院和门诊就诊的青少年患者； 2.电子病例完整的患者； 3.实验室检测数据必须包括血常规、血生化。；

排除标准

诊断不明确的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

深圳市第二人民医院

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

518000

联系人通讯地址
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