ChiCTR2600118865
尚未开始
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2026-02-12
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卵巢癌
基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发
基于数字病理与人工智能的卵巢癌同源重组缺陷（HRD）状态识别及靶向药物疗效预测模型开发
1.建立高质量的、包含WSI、基因组学、临床信息及治疗随访数据的卵巢癌数据库。 2,开发一个基于深度学习的HRD状态识别模型，其性能（如AUC）不低于现行常规基因组学检测方法。 3,开发一个PARP抑制剂疗效预测模型，能够准确预测患者的无进展生存期及治疗应答情况。 4,初步探索并解析AI模型所依赖的病理形态学特征与HRD及耐药性的潜在关联，增强模型的可解释性。 5,构建一个集成上述模型的、面向临床的智能诊断与决策支持系统原型。
诊断试验诊断准确性
其它
无
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上海经信委科学智能百团百项
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2025-10-01
2026-10-31
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1,经组织病理学确诊为高级别浆液性卵巢癌的患者。 2,具备可用于扫描的肿瘤组织石蜡块或符合质量要求的WSI数据。 3,具备拥有完整的临床资料，包括年龄、FIGO分期、手术情况、化疗方案等。 4,（对于回顾性队列）具备已知的HRD基因组检测结果和/或接受过PARP抑制剂治疗并有明确的疗效随访记录。；
请登录查看1,病理组织量不足或质量差无法进行数字化分析。 2,临床或随访资料缺失严重。；
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