【ChiCTR2500103122】人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索

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基本信息

登记号

ChiCTR2500103122

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

2025-05-26

临床申请受理号

靶点

适应症

确诊为泌尿系统相关疾病的患者，包括但不限于：肾脏疾病（如肾结石、肾泌尿疾病、慢性肾病等）；膀胱疾病（如膀胱癌、膀胱炎、间质性膀胱炎等）；前列腺相关疾病（如前列腺增生、泌尿疾病）；输尿管、尿道等其他泌尿系统疾病

试验通俗题目

人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索

试验专业题目

人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索

申办单位信息

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临床试验信息

试验目的

本研究旨在探索人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病诊疗数据分析中的应用潜力，基于回顾性收集的结构化临床信息、医学影像和文本记录等多源异构数据，构建融合医学语言处理与图像识别能力的AI模型，用于疾病识别、分型判断及预后预测。通过深度学习、多模态融合与可解释性技术的结合，评估人工智能在复杂临床决策支持中的实际效果与价值，推动泌尿系统疾病精准医疗的发展。

试验分类

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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

目标入组人数

20000

实际入组人数

第一例入组时间

2025-05-01

试验终止时间

2027-12-31

是否属于一致性

入选标准

1. 确诊为泌尿系统相关疾病的患者，包括但不限于：肾脏疾病（如肾结石、肾泌尿疾病、慢性肾病等）；膀胱疾病（如膀胱癌、膀胱炎、间质性膀胱炎等）；前列腺相关疾病（如前列腺增生、泌尿疾病）；输尿管、尿道等其他泌尿系统疾病；以及未患有任何泌尿系统疾病的患者（对照组）。 2. 具有完整的多模态医疗数据，至少包含以下两类或以上：结构化数据：如病历信息、实验室检查、手术记录；非结构化文本：如医生诊断记录、出院小结等；医学影像资料：如超声、CT、MRI等，图像质量良好；病理切片或组织学资料； 3. 年龄在18岁以上，性别不限；；

排除标准

1.患者明确拒绝自身检查检验数据被用于各类研究； 2.研究者判断其他不适合参与本研究的情况。；

研究者信息

研究负责人姓名

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试验机构

上海市第一人民医院

研究负责人电话

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研究负责人邮箱

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研究负责人邮编