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【ChiCTR2600116492】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

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基本信息
登记号

ChiCTR2600116492

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

2026-01-12

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

子宫损伤性疾病

试验通俗题目

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

试验专业题目

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

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

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。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

生殖健康及重大出生缺陷防控研究

试验范围

/

目标入组人数

5000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-12-01

试验终止时间

2027-11-30

是否属于一致性

/

入选标准

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；；

排除标准

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；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

南方医科大学南方医院

研究负责人电话
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研究负责人邮箱
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研究负责人邮编

/

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