Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Vývoj a aplikace modelu přesné identifikace řízeného umělou inteligencí pro metastázy rakoviny žaludku do lymfatických uzlin

1. srpna 2024 aktualizováno: Qun Zhao, Hebei Medical University

Lékařská univerzita Hebei

Klinická studie s názvem „Vývoj a aplikace modelu přesné identifikace řízeného umělou inteligencí pro metastázy v lymfatických uzlinách rakoviny žaludku“ si klade za cíl zlepšit detekci a léčbu rakoviny žaludku pomocí využití nejmodernější technologie umělé inteligence (AI). Tato studie vyvine model řízený umělou inteligencí navržený tak, aby přesně identifikoval metastázy lymfatických uzlin u pacientů s rakovinou žaludku, což je klíčové pro stanovení stadia onemocnění a plánování účinných léčebných strategií.

Studie bude zahrnovat multidisciplinární tým onkologů, radiologů, datových vědců a odborníků na umělou inteligenci, kteří budou spolupracovat na vytvoření robustního a přesného identifikačního systému. Účastníci podstoupí standardní diagnostické postupy a model AI bude analyzovat zobrazovací a patologická data, aby bylo možné předpovědět postižení lymfatických uzlin.

Porovnáním předpovědí modelu AI s tradičními diagnostickými metodami se studie snaží ověřit přesnost a efektivitu modelu. Očekává se, že tento přístup zlepší míru včasné detekce, sníží diagnostické chyby a nakonec povede k lepším klinickým výsledkům u pacientů s rakovinou žaludku. Úspěšná implementace tohoto modelu řízeného umělou inteligencí by mohla způsobit revoluci v současných standardech péče a sloužit jako plán pro integraci technologií umělé inteligence do jiných diagnóz a léčby rakoviny.

Přehled studie

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

300

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní místa

    • Hebei
      • Shijiazhuang, Hebei, Čína, 050011
        • Nábor
        • Department of General Surgery
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Qun Zhao, Doctor
        • Kontakt:

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

N/A

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Populace studie pro klinickou studii s názvem „Vývoj a aplikace modelu přesné identifikace řízeného umělou inteligencí pro metastázy v lymfatických uzlinách rakoviny žaludku (AID-GLNM)“ se bude skládat z pacientů s diagnózou rakoviny žaludku, se zaměřením na ty, kteří vykazují lymfatické uzliny. účast.

Popis

Kritéria pro zařazení:

  1. Diagnóza rakoviny žaludku: Potvrzená diagnóza rakoviny žaludku, ať už nově diagnostikované nebo recidivující.
  2. Postižení lymfatických uzlin: Podezření nebo potvrzené postižení lymfatických uzlin, jak naznačují zobrazovací studie nebo patologické zprávy.
  3. Věk: Pacienti ve věku 18 let nebo starší.
  4. Stav výkonnosti: Stav výkonnosti východní kooperativní onkologické skupiny (ECOG) od 0 do 2, indikující funkční stav, který umožňuje účast ve studii.
  5. Informovaný souhlas: Schopnost poskytnout písemný informovaný souhlas s účastí ve studii.

Kritéria vyloučení:

  1. Těhotenství nebo kojení: Těhotné nebo kojící ženy kvůli potenciálnímu riziku pro plod nebo kojence.
  2. Závažné komorbidní stavy: Přítomnost závažných komorbidních onemocnění, které by mohly narušovat studii nebo představovat další rizika.
  3. Předchozí diagnostická intervence řízená umělou inteligencí: Předchozí použití jakýchkoli diagnostických modelů řízených umělou inteligencí speciálně pro metastázy rakoviny žaludku do lymfatických uzlin.
  4. Neschopnost vyhovět: Neschopnost nebo neochota dodržovat studijní postupy, včetně následných návštěv a sběru dat.
  5. Duševní nebo kognitivní poškození: Stavy, které zhoršují schopnost poskytnout informovaný souhlas nebo se účinně účastnit studie.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Identifikace metastatických lymfatických uzlin
Časové okno: 2025-12-31
K přesné identifikaci metastatických perigastrických lymfatických uzlin před operací byl zkonstruován predikční model založený na technologii umělé inteligence.
2025-12-31

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. července 2024

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. prosince 2025

Dokončení studie (Odhadovaný)

30. července 2030

Termíny zápisu do studia

První předloženo

25. července 2024

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

1. srpna 2024

První zveřejněno (Aktuální)

2. srpna 2024

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

2. srpna 2024

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

1. srpna 2024

Naposledy ověřeno

1. srpna 2024

Více informací

Termíny související s touto studií

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Předplatit