400-9696-311 转1
400-9696-311 转2
400-9696-311 转3
400-9696-311 转4
ChiCTR2500103756
尚未开始
/
/
/
2025-06-05
/
/
困难气道
基于多模态多任务机器学习的气道评估模型及其临床可行性研究
基于多模态多任务机器学习的气道评估模型及其临床可行性的观察性研究
100029
气道管理不当会造成严重后果,气道评估对于气道管理至关重要。传统气道评估方法准确性和灵敏度低,人工智能用于气道评估展现出一定优势,但目前的研究都是基于单纯的面部图像进行机器学习预测困难气道,多模态多任务机器学习预测模型在医学领域应用目前属于创新和热点研究内容。本课题旨在通过构建一个基于人工智能的多模态学习与多任务学习相结合的气道评估模型,从而提升困难气道预测和处理水平。
连续入组
其它
无
/
自筹
/
2000
/
2025-05-19
2027-06-06
/
1.患者年龄18-70岁; 2.患者需行气管插管全身麻醉; 3.ASA分级为I-III级。;
请登录查看1.精神障碍患者; 2.患者沟通交流困难,无法配合完成医生的指令性动作。;
请登录查看首都医科大学附属北京安贞医院
100029
良医汇肿瘤资讯2026-01-01
医学新视点2026-01-01
前沿生物药业2026-01-01
臻格生物2026-01-01
良医汇肿瘤资讯2025-12-31
罕见病信息网2025-12-31
良医汇肿瘤资讯2025-12-31
医学新视点2025-12-31
赛柏蓝2025-12-31
SYNVIDA 循曜生物2025-12-31