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

AI prediktivní a intervenční systém pro včasnou detekci rizik nedodržování léčby u pacientů s lymfomy. (LNH-AI-Tools)

20. dubna 2026 aktualizováno: Grand Hôpital de Charleroi

AI-bazovaný prediktivní a intervenční systém pro včasnou detekci rizik nedodržování léčby u pacientů s lymfomem, integrující kompletní cestu péče a interoperabilní klinické rozhraní s algoritmy spojenými s nástroji pro vysvětlitelnost.

Tento výzkum je součástí kontinuální iniciativy pro zlepšování kvality. Cílem je vyhodnotit dodržování léčby perorálními terapiemi pacienty pomocí umělé inteligence. Mohl by překonat omezení současných postupů a zvýšit rychlost reakce a přesnost klinických zásahů.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Detailní popis

Non-Hodgkinovy lymfomy vyžadují přísné léčebné protokoly, včetně intenzivní intravenózní chemoterapie nebo cílené perorální terapie. Sekundární imunosuprese vyžaduje perorální antiinfekční profylaxi (jako je valaciklovir nebo Bactrim forte), aby se zabránilo oportunním komplikacím. Literatura však uvádí, že až 50 % pacientů má problémy s adherencí k perorálním terapiím, což ohrožuje účinnost léčby, zvyšuje riziko závažných infekcí, prodlužuje hospitalizace a následně zvyšuje náklady pro zdravotnický systém. Tento projekt navrhuje vyvinout inovativní nástroj umělé inteligence (AI) založený na reálných datech, který bude schopen detekovat časné příznaky neadherence a umožnit cílený zásah zdravotnických týmů. Náš přístup kombinuje analýzu klinických dat (pacient, onemocnění, historie výdeje léků, laboratorní výsledky, interakce léků) a algoritmy strojového učení (supervised machine learning a neuronové sítě) k identifikaci rizikových profilů. Nástroj bude generovat upozornění v reálném čase a nabídne ošetřujícímu lékaři a koordinující sestře pacienta přizpůsobená doporučení, jako je automatické připomenutí, specializovaná ošetřovatelská konzultace atd. Intuitivní rozhraní umožní klinikům a sestrám vizualizovat trendy v adherenci a rychle jednat. Tento projekt se opírá o multidisciplinární tým (hematologové, sestry s rozšířenou praxí (APNs), datoví vědci, odborníci na AI) a pacienty-partnery, aby ověřil nástroj v reálných podmínkách.

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

210

Kontakty a umístění

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

Studijní kontakt

Studijní záloha kontaktů

Studijní místa

  • Belgie
    • Hainaut
      • Charleroi, Hainaut, Belgie, 6060
        • Nábor
        • Grand Hôpital de Charleroi
        • Kontakt:
        • Kontakt:
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Delphine Pranger, MD
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Marie Detrait, MD, PhD
        • Dílčí vyšetřovatel:
          • Stéphanie De Prophetis, Nurse

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

Ne

Metoda odběru vzorků

Ukázka pravděpodobnosti

Studijní populace

Pacienti léčení na hematologickém oddělení Všeobecné nemocnice v Charleroi pro non-Hodgkinův lymfom.

Popis

Inkluzní kritéria:

  • Všichni pacienti ve věku 18 let a starší, kteří jsou léčeni na oddělení hematologie ve Velké nemocnici Charleroi od listopadu 2025
  • Léčeni na lymfom, non-Hodgkinův
  • Schopni poskytnout informovaný souhlas

Vylučovací kritéria:

  • Všichni ostatní pacienti, kteří nesplnili kritéria způsobilosti

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

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
Retrospektivní kohorta
Retrospektivní kohorta z let 2019 až 2024 zahrnující 350 pacientů s lymfomem, kteří byli monitorováni na empirickém základě.
Jiný: Retrospektivní skupina
Pro retrospektivní skupinu 20 pacientů.
Prospektivní kohorta
Prospektivní kohortní studie zahrnující až 210 po sobě jdoucích pacientů, začínající v listopadu 2025, s cílem vyvinout rozhodovací nástroj využívající strojové učení.
Jiný: Prospektivní skupina
Následné sledování pacientů pro prospektivní skupinu

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
ROC-AUC
Časové okno: 2027

Popis: ROC-AUC : Receiver Operating Characteristic - Area Under the Curve je metrika výkonu pro binární klasifikační prediktivní algoritmy. ROC křivka: Zobrazuje True Positive Rate (senzitivitu) proti False Positive Rate (1-specificita) při různých klasifikačních prahových hodnotách. AUC: Plocha pod touto křivkou (v rozmezí od 0 do 1). Vyšší AUC znamená lepší výkon modelu - 1,0 je perfektní, 0,5 je náhodné hádání. ROC-AUC hodnotí, jak dobře model rozlišuje mezi třídami, bez ohledu na klasifikační prahovou hodnotu.

Časový rámec: Kdy budou data k dispozici, na konci roku 2027
2027

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
F1-skóre
Časové okno: Až budou data k dispozici, koncem roku 2027

F1-Score je metrika výkonnosti pro klasifikační algoritmy, harmonický průměr přesnosti (správné pozitivní predikce / celkové pozitivní predikce) a úplnosti (správné pozitivní predikce / skutečné pozitivní případy).

Vzorec: F1 = 2 × (Přesnost × Úplnost) / (Přesnost + Úplnost) Rozsah: 0 až 1, kde 1 znamená dokonalou přesnost a úplnost a 0 nejhorší možný výsledek.

F1-Score vyvažuje přesnost a úplnost, což ho činí ideálním, když potřebujete vyhnout se jak falešně pozitivním, tak falešně negativním výsledkům.
Až budou data k dispozici, koncem roku 2027

Další výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Připomínka pro pozitivní třídu
Časové okno: 2027

Citlivost (Recall) pro pozitivní třídu je metrika pro binární klasifikaci, která odpovídá na otázku:

„Jaký podíl skutečných pozitivních případů byl modelem správně identifikován?“

Vzorec: Citlivost = Pravdivé pozitivní případy / (Pravdivé pozitivní případy + Nepravdivé negativní případy)

Rozsah: 0 až 1, kde 1 znamená, že všechny pozitivní případy byly správně predikovány, a 0 znamená, že žádný nebyl.

Vysoká citlivost znamená, že model je dobrý v zachycení většiny pozitivních případů, ale může také zahrnovat více falešně pozitivních případů. Je klíčová, když je vynechání pozitivního případu (nepravdivý negativní) nákladné.
2027

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Grand Hôpital de Charleroi

Vyšetřovatelé

  • Vrchní vyšetřovatel: Marie Detrait, MD, PhD, Grand Hôpital de Charleroi

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)

15. února 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. prosince 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

15. února 2029

Termíny zápisu do studia

První předloženo

8. dubna 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

20. dubna 2026

První zveřejněno (Aktuální)

22. dubna 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

22. dubna 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

20. dubna 2026

Naposledy ověřeno

1. dubna 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • LNH-AI-Tools

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Popis plánu IPD

V současné době probíhá tento výzkum interně; po analýze lze tuto možnost zvážit, pokud lze model upravit pro použití jinde.

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 .

Klinické studie na Lymfom, Non-Hodgkin

Klinické studie na Retrospektivní skupina

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Slovenia

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit