ChiCTR2600120111
尚未开始
人工智能
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2026-03-09
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前列腺恶性肿瘤
利用人工智能综合分析技术预测前列腺癌的研究
基于人工智能多模态数据融合模型预测PSA灰区前列腺癌的临床应用研究
本研究旨在通过整合 mpMRI 影像组学、血清非靶向代谢组学与重要临床指标，构建并验证一种可解释的多模态人工智能预测模型，用于提高 PSA 4–10 ng/mL（“灰区”）患者中前列腺癌的识别率与临床决策效率。具体目标为：提取并整合多模态特征，开发高性能的个体化风险预测模型；采用 SHAP 等可解释性方法构建模型解释框架，提升模型临床可解释性与医生采纳度；通过回顾性数据建模并在多中心前瞻性队列中验证模型的诊断性能与临床价值（包括提高穿刺阳性率与减少不必要穿刺的能力）。
诊断试验诊断准确性
其它
无
无
2025年度省卫生健康行业科技计划项目
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2026-01-01
2028-12-31
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1.年龄 ≥50 周岁； 2.PSA 4–10 ng/mL； 3.mpMRI 或超声提示可疑病灶； 4.既往未行前列腺穿刺活检，且既往无前列腺癌确诊史； 5.近 2 周内无急性尿路感染或导尿史； 6.同意采集血液样本并签署知情同意。；
请登录查看1.既往诊断其他恶性肿瘤并在随访期内接受系统治疗者； 2.合并严重心血管、肝肾功能衰竭或精神障碍不能配合者； 3.长期（>3 个月）服用 5α-还原酶抑制剂者； 4.临床资料不全或关键影像/样本无法获得者； 5.MRI 图像质量差无法进行组学分析者； 6.撤回知情同意或研究者评估不宜继续者。；
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