【ChiCTR2600132026】基于内镜大数据模型的内镜报告自动生成系统的开发及验证研究

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基本信息

登记号

ChiCTR2600132026

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

2026-09-09

临床申请受理号

靶点

适应症

无

试验通俗题目

基于内镜大数据模型的内镜报告自动生成系统的开发及验证研究

试验专业题目

基于内镜大数据模型的内镜报告自动生成系统的开发及验证研究

申办单位信息

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临床试验信息

试验目的

本研究旨在构建并验证一个基于多模态大语言模型（Qwen3-VL）的内镜报告自动生成系统。具体包括：构建覆盖解剖部位识别、异常发现检测和疾病诊断三大任务的SCOPE评测基准；采用LoRA高效微调技术进行多任务联合训练，使模型能依据内镜图像序列自动生成按部位组织的结构化“检查所见”文本及“检查结论”诊断；从文本质量、诊断准确性和临床实用性三个维度开展系统评估，并与现有方法及医师进行对比；最后开发AI辅助工作流，通过生成报告草案供医师审核修正，显著提升初级内镜医师的报告质量和诊断能力。

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

无

试验项目经费来源

2023年度省“尖兵”“领雁”研发攻关计划

试验范围

目标入组人数

实际入组人数

第一例入组时间

2026-09-20

试验终止时间

2026-11-30

是否属于一致性

入选标准

1.年龄>=18岁的受试者，性别不限； 2.接受常规EGD检查，且有完整的图像序列和对应的结构化电子报告； 3.经组织病理学检查（针对肿瘤性病变）或经>=2名高级内镜医师（>8年经验）共识诊断（针对非肿瘤性病变）； 4.每个病例至少包含8张覆盖不同解剖部位的高质量EGD图像。 1.年龄>=18岁的受试者，性别不限；2.接受常规EGD检查，且有完整的图像序列和对应的结构化电子报告； 3.经组织病理学检查（针对肿瘤性病变）或经>=2名高级内镜医师（>8年经验）共识诊断（针对非肿瘤性病变）；4.每个病例至少包含8张覆盖不同解剖部位的高质量EGD图像。；

排除标准

1.EGD图像数量不足8张的病例； 2.报告不完整或存在明显错误：包括（a）文本描述与图像内容明显不一致；（b）遗漏关键解剖部位的描述；（c）遗漏图像中可见的关键病变；（d）"检查结论"中的疾病诊断标注错误。由2名专家内镜医师独立审查，任何1人判定有问题即排除；严重质量问题的图像：如严重运动模糊、极端曝光不足或过度曝光（由2名内镜医师独立判定）；

研究者信息

研究负责人姓名

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试验机构

浙江省中医院

研究负责人电话

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