ChiCTR2600116492
尚未开始
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2026-01-12
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子宫损伤性疾病
基于人工智能算法融合多模态数据构建不良妊娠结局的预测模型
基于人工智能算法融合多模态数据构建不良妊娠结局的预测模型
主要目的：基于人工智能算法，融合临床、影像等多区域、多中心多模态数据，针对不同子宫结构损伤建立双向队列，运用 XGBoost 集成学习和多模态深度学习算法，围绕自然妊娠和辅助生殖构建覆盖孕前、孕期及围产期的不良妊娠结局多阶段 AI 预测模型。 次要目的：开发GPT大模型，将成为基于多中心多模态数据的不良妊娠结局预测的重要突破，具有很大的科学和临床价值。
队列研究
其它
无
无
生殖健康及重大出生缺陷防控研究
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5000
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2024-12-01
2027-11-30
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1.自愿签署知情同意书； 2.年龄≥18； 3.性别：女性； 4.经病史，诊断为疤痕子宫（剖宫产、肌瘤或者腺肌瘤剔除、子宫破裂修补术 后）、宫颈锥切术后、人工流产术后。或经宫腔镜诊断为宫腔粘连者。 5.计划或已经妊娠；；
请登录查看1.患有精神疾病，无法配合随访； 2.经研究者判断认为不适合参与本研究；；
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新药与伴随诊断网2026-01-12
医药观澜2026-01-12
国风药业2026-01-12
三叶草生物制药2026-01-12
君实医学2026-01-12
华东医药投资者关系2026-01-12
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