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【ChiCTR2600119375】基于人工智能的肺部感染鉴别诊断模型：一项多中心回顾研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2600119375

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

2026-02-26

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

支原体肺炎，鹦鹉热肺炎，肺部感染等

试验通俗题目

基于人工智能的肺部感染鉴别诊断模型：一项多中心回顾研究

试验专业题目

基于人工智能的肺部感染鉴别诊断模型：一项多中心回顾研究

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临床试验信息
试验目的

支原体肺炎（MPP）是社区获得性肺炎（CAP）的主要病原体之一，具有临床症状不典型、易耐药等特点，且近年来在全球范围内有爆发趋势。传统的血清学、PCR检测存在滞后性或成本限制，而常规影像学检查缺乏特异性。本研究旨在开发并验证一种基于深度学习的综合人工智能模型，利用胸部CT影像和临床特征，实现对支原体肺炎、其他病原体肺炎及正常胸部影像的早期精准鉴别诊断。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

“雁阵人才”学科带头人-胡晓云-2025

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-02-20

试验终止时间

2029-02-28

是否属于一致性

/

入选标准

1.接受过薄层胸部CT扫描，且扫描前未接受针对性抗支原体治疗。 2.具有明确的病原学诊断结果（金标准）： 支原体肺炎：PCR、培养或血清学特异性抗体检测阳性。 其他肺炎（病毒/细菌/真菌）：相应核酸/抗原检测或培养阳性。 3.正常对照：无肺部感染证据且CT影像无异常。 4.具有完整的基线临床数据及高质量CT影像资料。 5.年龄均大于18岁；；

排除标准

1.CT图像质量不佳（严重的运动或呼吸伪影）。 2.合并严重干扰影像特征的肺部疾病（如活动性肺结核、肺癌、弥漫性肺间质纤维化）。 3.炎性病灶过小（最大径 < 5mm），以减少部分容积效应干扰。 4.临床或影像资料缺失。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

无锡市人民医院

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