ChiCTR2600133305
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人工智能
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2026-09-24
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胃癌
融合多模态数据的人工智能胃癌风险预测与筛查模型构建
融合多模态数据的人工智能胃癌风险预测与筛查模型构建
为解决早期胃癌筛查中的难点问题，本研究利用大规模临床数据构建了一个多源异质性疾病专用数据库。随后，我们开发并训练了基于机器学习/深度学习的动态肿瘤风险预测模型，探索并验证了全新的“风险分层—精准导航”筛查路径，并最终实现了低成本数字化初步筛查、准确识别高危人群以及有针对性地推荐诊断资源（如内镜检查）的流程。
横断面
其它
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10000
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2026-09-30
2029-09-30
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1.年龄18-85周岁（含边界值），性别不限； 2.病例组：2017.1.1-2025.12.31期间，经胃镜活检或手术病理明确诊断为胃癌且为初次确诊； 3.对照组：同期就诊或体检，经胃镜及病理排除胃癌的非恶性肿瘤人群； 4.具备完整的电子病历记录，至少包含血常规、生化或肿瘤标志物检验报告之一； 5.数据质量评分>=60分（关键字段完整性>=60%）。 1.年龄18-85周岁（含边界值），性别不限；2.病例组：2017.1.1-2025.12.31期间，经胃镜活检或手术病理明确诊断为胃癌且为初次确诊；3.对照组：同期就诊或体检，经胃镜及病理排除胃癌的非恶性肿瘤人群；4.具备完整的电子病历记录，至少包含血常规、生化或肿瘤标志物检验报告之一；5.数据质量评分>=60分（关键字段完整性>=60%）。；
请登录查看1.合并其他恶性肿瘤或既往恶性肿瘤病史； 2.病理诊断不明确或缺乏组织学/细胞学证据； 3.年龄<18周岁或>85周岁； 4.关键特征变量缺失率>40%； 5.存在严重逻辑矛盾且无法溯源核实； 6.重复入院病例（仅保留首次确诊记录）。；
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