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人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索
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注册号：

Registration number：

 ChiCTR2500103122 

最近更新日期：

Date of Last Refreshed on：

 2025-05-26 09:03:18 

注册时间：

Date of Registration：

 2025-05-26 00:00:00 

注册号状态：

预注册

Registration Status：

Prospective registration

注册题目：

人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索

Public title：

To explore the application of artificial intelligence multimodal large model in urinary system diseases

注册题目简写：

English Acronym：

研究课题的正式科学名称：

人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病中的应用探索

Scientific title：

To explore the application of artificial intelligence multimodal large model in urinary system diseases

研究课题代号(代码)：

Study subject ID：

在二级注册机构或其它机构的注册号：

The registration number of the Partner Registry or other register：

申请注册联系人：

曹天予 

研究负责人：

韩邦旻 

Applicant：

Cao Tianyu  

Study leader：

Han Bangmin 

申请注册联系人电话：

Applicant telephone：

 +86 18019114485

研究负责人电话：

Study leader's
telephone：

+86 18939757031

申请注册联系人传真 ：

Applicant Fax：

研究负责人传真：

Study leader's fax：

申请注册联系人电子邮件：

Applicant E-mail：

 kabox3@sjtu.edu.cn

研究负责人电子邮件：

Study leader's E-mail：

 hanbm@163.com

申请单位网址(自愿提供)：

Applicant website(voluntary supply)：

研究负责人网址(自愿提供)：

Study leader's website(voluntary supply)：

申请注册联系人通讯地址：

上海市虹口区武进路86号

研究负责人通讯地址：

上海市虹口区武进路85号

Applicant address：

No. 86 Wujin Road, Hongkou District, Shanghai

Study leader's address：

Shanghai, Hongkou District, No. 85 Wujin Road.

申请注册联系人邮政编码：

Applicant postcode：

研究负责人邮政编码：

Study leader's postcode：

申请人所在单位：

Shanghai General Hospital

Applicant's institution：

Shanghai General Hospital

研究负责人所在单位：

上海市第一人民医院

Affiliation of the Leader：

Shanghai General Hospital

是否获伦理委员会批准：

是

Approved by ethic committee：

Yes

伦理委员会批件文号：

Approved No. of ethic committee：

 院伦快[2025]224号

伦理委员会批件附件：

Approved file of Ethical Committee：

 查看附件View

批准本研究的伦理委员会名称：

上海市第一人民医院人体试验伦理审查委员会

Name of the ethic committee：

Shanghai General Hospital Institutional Review Board

伦理委员会批准日期：

Date of approved by ethic committee：

 2025-05-13 00:00:00

伦理委员会联系人：

耿雯倩

Contact Name of the ethic committee：

Geng Wenqian

伦理委员会联系地址：

上海市虹口区武进路85号

Contact Address of the ethic committee：

Shanghai, Hongkou District, No. 85 Wujin Road.

伦理委员会联系人电话：

Contact phone of the ethic committee：

 +86 21 36126254

伦理委员会联系人邮箱：

Contact email of the ethic committee：

 13262983906@163.com

研究实施负责（组长）单位：

上海市第一人民医院

Primary sponsor：

Shanghai General Hospital

研究实施负责（组长）单位地址：

上海市虹口区武进路85号

Primary sponsor's address：

Shanghai, Hongkou District, No. 85 Wujin Road.

试验主办单位(项目批准或申办者)：

Secondary sponsor：

国家：

中国

省(直辖市)：

上海市

市(区县)：

Country：

China

Province：

Shanghai

City：

单位(医院)：

上海市第一人民医院

具体地址：

上海市虹口区武进路85号

Institution
hospital：

Shanghai General Hospital

Address：

Shanghai, Hongkou District, No. 85 Wujin Road.

经费或物资来源：

自选课题（自筹）

Source(s) of funding：

Self selected topic (self funded)

研究疾病：

确诊为泌尿系统相关疾病的患者，包括但不限于：肾脏疾病（如肾结石、肾泌尿疾病、慢性肾病等）；膀胱疾病（如膀胱癌、膀胱炎、间质性膀胱炎等）；前列腺相关疾病（如前列腺增生、泌尿疾病）；输尿管、尿道等其他泌尿系统疾病  

Target disease：

Patients diagnosed with urinary system related diseases, including but not limited to kidney diseases (such as kidney stones, renal urologic diseases, chronic kidney disease, etc.); Bladder diseases (such as bladder cancer, cystitis, interstitial cystitis, etc); Prostate-related diseases (e.g. prostatic hyperplasia, urinary diseases); Ureter, urethra and other urinary system diseases

研究疾病代码：

Target disease code：

研究类型：

观察性研究

Study type：

Observational study

研究所处阶段：

 其它 

Study phase：

N/A

研究设计：

连续入组 

Study design：

Sequential 

研究目的：

本研究旨在探索人工智能多模态大模型在泌尿系统疾病诊疗数据分析中的应用潜力，基于回顾性收集的结构化临床信息、医学影像和文本记录等多源异构数据，构建融合医学语言处理与图像识别能力的AI模型，用于疾病识别、分型判断及预后预测。通过深度学习、多模态融合与可解释性技术的结合，评估人工智能在复杂临床决策支持中的实际效果与价值，推动泌尿系统疾病精准医疗的发展。  

Objectives of Study：

This study aims to explore the application potential of artificial intelligence multimodal large model in the analysis of diagnosis and treatment data of urinary system diseases. Based on multi-source heterogeneous data such as retrospectively collected structured clinical information, medical images and text records, an AI model combining medical language processing and image recognition capabilities was constructed for disease recognition, classification and prognosis prediction. To evaluate the practical effect and value of artificial intelligence in complex clinical decision support through the combination of deep learning, multimodal fusion and interpretable techniques, and to promote the development of precision medicine for urinary system diseases.

药物成份或治疗方案详述：

 

Description for medicine or protocol of treatment in detail：

 

纳入标准：

Inclusion criteria

排除标准：

1.患者明确拒绝自身检查检验数据被用于各类研究； 2.研究者判断其他不适合参与本研究的情况。

Exclusion criteria：

1. Patients clearly refused to use their own examination data for various studies. 2. Other circumstances judged by the investigator to be inappropriate for participation in the study.

研究实施时间：

Study execute time：

从 From 2025-05-01 00:00:00至 To 2027-12-31 00:00:00  

征募观察对象时间：

Recruiting time：

从 From 2025-06-01 00:00:00 至 To 2027-12-31 00:00:00

干预措施：

Interventions：

组别：

泌尿系统相关疾病组

样本量：

 20000

Group：

Urinary system related diseases group

Sample size：

干预措施：

无

干预措施代码：

Intervention：

NA

Intervention code：

研究实施地点：

Countries of recruitment and research settings：

国家：

 中国

省(直辖市)：

 上海市 

市(区县)：

  

Country：

China

Province：

Shanghai

City：

单位(医院)：

 上海市第一人民医院 

单位级别：

 三级甲等 

Institution
hospital：

Shanghai General Hospital

Level of the institution：

Tertiary A

测量指标：

Outcomes：

指标中文名：

准确率

指标类型：

主要指标

Outcome：

Accuracy

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

指标中文名：

灵敏度

指标类型：

主要指标

Outcome：

sensitivity

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

指标中文名：

特异性

指标类型：

主要指标

Outcome：

specificity

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

指标中文名：

AUC

指标类型：

主要指标

Outcome：

AUC

Type：

Primary indicator

测量时间点：

测量方法：

Measure time point of outcome：

Measure method：

采集人体标本：

Collecting sample(s)
from participants：

标本中文名：

无

组织：

Sample Name：

NA

Tissue：

人体标本去向

 其它  

说明

Fate of sample：

0thers  

Note：

征募研究对象情况：

Recruiting status：

尚未开始

Not yet recruiting

年龄范围：

Participant age：
最小 Min age 18 岁 years
最大 Max age 岁 years

性别：

男女均可

Gender：

Both

随机方法（请说明由何人用什么方法产生随机序列）：

无

Randomization Procedure (please state who generates the random number sequence and by what method)：

None

是否公开试验完成后的统计结果:

Calculated Results after the Study Completed public access:

不公开/Private

盲法：

无

Blinding：

None

是否共享原始数据：

IPD sharing

否No

共享原始数据的方式（说明：请填入公开原始数据日期和方式，如采用网络平台，需填该网络平台名称和网址）：

不共享

The way of sharing IPD”(include metadata and protocol, If use web-based public database, please provide the url)：

Not to share

数据采集和管理（说明：数据采集和管理由两部分组成，一为病例记录表(Case Record Form, CRF)，二为电子采集和管理系统(Electronic Data Capture, EDC)，如ResMan即为一种基于互联网的EDC：

采用适当的统计软件进行数据分析，主要研究终点采用描述性统计分析等方法，对评分准确率进行评估；对模型的诊断性能等指标进行统计学检验和分析，以验证模型的有效性和可靠性。

Data collection and Management (A standard data collection and management system include a CRF and an electronic data capture：

Appropriate statistical software was used for data analysis, and descriptive statistical analysis was used for the primary endpoint to evaluate the accuracy of the score. The diagnostic performance and other indicators of the model were statistically tested and analyzed to verify the validity and reliability of the model.

数据与安全监察委员会：

Data and Safety Monitoring Committee：

有/Yes

注册人：

Name of Registration：

  2025-05-26 09:03:00
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