ChiCTR2600119225
尚未开始
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2026-02-24
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肺结节
人工智能大模型联合新型分子标志物精准甄别肺结节效能的多中心临床研究
人工智能大模型联合新型分子标志物精准甄别肺结节效能的多中心临床研究
610001
肺癌是全球癌症相关死亡的主要原因，而肺结节是肺癌早期筛查的重要指标。目前，肺结节的良恶性鉴别主要依赖影像学检查和病理活检，但存在诊断准确性不足、过度医疗和资源分配不均等问题。人工智能技术和大数据分析在医学影像诊断中的应用为肺结节的精准甄别提供了新思路。结合新型分子标志物，有望进一步提高肺结节诊断的敏感性和特异性。本研究旨在构建多中心临床研究网络和人工智能影像云管理平台，开展前瞻性、多中心临床研究，优化肺结节的诊疗策略。
诊断试验诊断准确性
诊断试验新技术
采用计算机生成的区组随机化序列（区组大小为4），按研究中心进行分层。 随机序列由独立统计学家生成并保存在安全的中央随机化系统中，研究团队成员及参与者均无法预知。
单盲设计：参与者对分组不知情。 评估者设盲：负责病理金标准判读的病理专家、主要结局的评估者，以及对数据进行分析的统计员均对分组信息设盲。 操作者不设盲：执行AI分析及分子检测的技术人员、临床医生对分组知情
四大慢病重大专项（2024ZD0529505）
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2025-01-01
2028-10-01
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①18-85 岁；②胸部 CT 示直径≥4mm 的非钙化结节；③预计生 存时间≥1 年；④自愿入组并签署知情同意书；
请登录查看①入组时病理诊断已明确的肺结节患者；②有严重肝肾功能不全等一般情况差的患者；③不能配合随访的患者；
请登录查看四川大学华西医院
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