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    【ChiCTR2400090809】机器学习模型预测肺移植术后PGD发生及预后

    基本信息
    登记号

    ChiCTR2400090809

    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

    2024-10-14

    临床申请受理号

    /

    靶点

    /

    适应症

    PGD是肺移植术后早期出现的急性肺损伤综合征。2005年，国际心肺移植学会第1次制定了PGD的诊断标准和分级。根据胸片弥漫性肺泡浸润和低氧血症的程度来决定PGD的严重程度。2016年的指南进行了细化:如果胸片未提示肺水肿，氧合指数任何值均可视为0级PGD，如果胸片提示肺水肿，氧合指数300为1级PGD;氧合指数200300为2级PGD;氧合指数<200为3级PGD。PGD特征性表现为肺水肿、肺顺应

    试验通俗题目

    机器学习模型预测肺移植术后PGD发生及预后

    试验专业题目

    机器学习模型预测肺移植术后PGD发生及预后

    申办单位信息
    申请人联系人
    申请人名称
    联系人邮箱
    联系人邮编

    联系人通讯地址
    临床试验信息
    试验目的

    PGD目前的诊断和分级标准，有一定的滞后性，发生PGD的肺移植患者病情危重，要求早期采取积极有效的治疗方式以改善结局，经替代治疗后改善的生命体征或实验室检查结果，可能无法正确体现患者的实际病情。近年来，机器学习逐渐应用于医学研究中，其可根据不同临床需求及数据特征建立预测模型，与临床常用分级标准相比，能更好地预测不良结局的发生。 PGD风险预测模型作为一种科学的统计学评估方法，对早期筛查和识别PGD高危人群有重要意义。随着互联网医疗和人工智能技术的飞速发展，基于机器学习 (machine learning，ML) 算法开发程序化的各类疾病预测模型逐渐成为临床关注热点。机器学习是人工智能的核心，是指计算机通过对已知特征和结果的数据集进行分析和学习，发现数据内部的潜在依赖关系并将其以数学模型的形式表达出来，具备纳入变量客观、模型精准、效率高、契合临床 等优势，实现筛选PGD疾病高风险人群和识别特定群体或个体疾病风险因素的目的，为制定预防管理PGD策略提供理论依据。

    试验分类
    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

    2022年省科技计划专项资金（重点研发计划社会发展）

    试验范围

    /

    目标入组人数

    300

    实际入组人数

    /

    第一例入组时间

    2024-09-01

    试验终止时间

    2027-12-31

    是否属于一致性

    /

    入选标准

    2015 年 1 月-2024 年 6 月在无锡市人民医院进行肺移植的成人患者。；

    排除标准

    1.有器官移植手术史； 2.联合多器官移植； 3.数据严重缺失； 4.年龄小于18岁；；

    研究者信息
    研究负责人姓名
    试验机构

    无锡市人民医院

    研究负责人电话
    研究负责人邮箱
    研究负责人邮编

    /

    联系人通讯地址

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