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首页 临床进展 基于机器学习的卵巢功能减退患者IVF/ICSI活产结局预测模型构建：一项回顾性队列研究

【ChiCTR2600124331】基于机器学习的卵巢功能减退患者IVF/ICSI活产结局预测模型构建：一项回顾性队列研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600124331

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

2026-05-11

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

卵巢功能减退

试验通俗题目

基于机器学习的卵巢功能减退患者IVF/ICSI活产结局预测模型构建：一项回顾性队列研究

试验专业题目

基于机器学习的卵巢功能减退患者IVF/ICSI活产结局预测模型构建：一项回顾性队列研究

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临床试验信息
试验目的

本研究旨在基于大样本回顾性队列数据，利用机器学习算法强大的非线性拟合与特征挖掘能力，构建并验证一个针对卵巢功能减退（DOR）患者IVF/ICSI助孕周期活产结局的高精度预测模型。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

国家自然科学基金

试验范围

/

目标入组人数

3500;1500

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-01

试验终止时间

2027-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

符合博洛尼亚标准（Bologna Criteria）或 POSEIDON 标准（Group 3 & 4）的 DOR 患者： 1.年龄： 20 <= 年龄 <= 50岁； 2.卵巢储备功能低下： AFC < 5-7个 和/或 AMH < 1.1 ng/mL； 3.既往低反应史： 常规刺激方案获卵数 <= 3枚； 4.至少完成一个完整的IVF/ICSI取卵周期，并有明确的妊娠结局追踪记录。 符合博洛尼亚标准（Bologna Criteria）或 POSEIDON 标准（Group 3 & 4）的 DOR 患者：1.年龄： 20 <= 年龄 <= 50岁；2.卵巢储备功能低下： AFC < 5-7个 和/或 AMH < 1.1 ng/mL；3.既往低反应史： 常规刺激方案获卵数 <= 3枚；4.至少完成一个完整的IVF/ICSI取卵周期，并有明确的妊娠结局追踪记录。；

排除标准

1.合并子宫器质性病变严重影响着床者（如重度宫腔粘连、未经处理的粘膜下肌瘤、先天性子宫畸形等）； 2.夫妇一方有明确的染色体核型异常； 3.核心临床数据（如关键激素水平、促排卵参数、妊娠结局）缺失率 > 20%且无法通过插补修复者。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

浙江大学医学院附属邵逸夫医院

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