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

Large-scale Models of Esophageal Cancer and Related Research (DeepDT)

7. června 2026 aktualizováno: The First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology

Clinical Application Research of AI-Based Large Models for Early Screening, Diagnosis, Treatment, and Prognosis Assessment of Esophageal Cancer

The goal of this observational study is to learn about the clinical utility of an artificial intelligence (AI) large language model in patients undergoing screening, diagnosis, treatment, and prognosis assessment for esophageal cancer. The main question it aims to answer is:

Does the AI model improve early detection rate, diagnostic accuracy, treatment personalization, and prognostic prediction for esophageal cancer compared to standard care? Participants already receiving routine esophageal cancer management (including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up) as part of their regular medical care will have their de-identified data processed by the AI model; researchers will compare model-based recommendations and outcomes with standard care benchmarks over 3 years.

Last updated on Oct 31, 2027

Přehled studie

Postavení

Zápis na pozvánku

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

12000

Kontakty a umístění

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

Studijní místa

  • Čína
    • Henan
      • Anyang, Henan, Čína, 455000
        • AnYang Tumor Hospital
      • Luoyang, Henan, Čína, 471000
        • The First Affiliated Hospital of Henan University of Science & Technology
      • Nanyang, Henan, Čína, 473000
        • Nanyang Central Hospital Medical Ethics Committee

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

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

The study population comprises patients receiving routine esophageal cancer management at participating healthcare institutions, including those undergoing screening (e.g., endoscopy), diagnosis (imaging, pathology), treatment (endoscopic resection, surgery, chemotherapy, radiotherapy), and prognostic follow-up. Inclusion criteria: age ≥18 years, suspected or confirmed esophageal cancer, and available complete clinical data (endoscopy, imaging, pathology, and follow-up records). Exclusion criteria: incomplete data or refusal to use medical records. The population spans early to advanced stages to evaluate the AI model across the full disease spectrum.

Popis

Inclusion Criteria:

  • 1. Aged 18 years or older. 2. Individuals with normal findings or inflammatory changes: endoscopic or pathological reports indicating "no significant abnormalities detected" or changes consistent with inflammation.

    3. Individuals with benign lesions: pathological reports specifying "absence of tumor cells" or a diagnosis consistent with benign lesions.

    4. Individuals with precancerous lesions: pathological reports with a definitive diagnosis of Low-grade Intraepithelial Neoplasia (LGIN) or High-grade Intraepithelial Neoplasia (HGIN).

    5. Individuals with malignant tumors: pathological reports confirming a diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma or esophageal adenocarcinoma.

Exclusion Criteria:

  • 1. Diagnostically uncertain: Lack of definitive pathological evidence, or with doubtful clinical diagnosis.

    2. Poor data quality: Low-quality key imaging data (endoscopy, CT) that is unsuitable for analysis (e.g., severe artifacts, missing images).

    3. Severe missingness of key clinical or follow-up data (missing rate > 20%). 4. Confounding by other malignancies: Presence of other active malignant tumors other than esophageal cancer within 5 years prior to enrollment.

    5. Loss to follow-up: Failure to obtain key survival or recurrence follow-up information in the retrospective cohort.

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
Single cohort
Patients receiving routine esophageal cancer management (including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up) as part of their regular medical care. De-identified data from these participants will be processed by an AI large language model, and model-based recommendations will be compared with standard care benchmarks over 3 years.
Jiný: Observational study; no assigned intervention. Participants receive routine esophageal cancer management (endoscopy, imaging, pathology, clinical follow-up) as standard care.
Routine esophageal cancer management including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up as per standard clinical practice. No additional, experimental, or assigned intervention is administered. The AI large language model processes de-identified data from routine care for comparative analysis against standard care benchmarks over 3 years.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Časové okno
Area under the ROC curve (AUC) of the multimodal model for diagnosing esophageal cancer, calculated by ROC analysis using pathological biopsy as the gold standard, based on 5-fold cross-validation on the internal validation set.
Časové okno: Up to 3 years
Up to 3 years
Overall accuracy (proportion of correct classifications) of the multimodal model for diagnosing esophageal cancer, derived from the confusion matrix of the model's predictions on the internal validation set, with pathological biopsy as the gold standard.
Časové okno: Up to 3 years
Up to 3 years
Concordance index (C-index) of the multimodal model for predicting overall survival and progression-free survival, derived from Cox proportional hazards model on time-to-event data.
Časové okno: Up to 3 years
Up to 3 years

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

The First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology

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. května 2026

Primární dokončení (Odhadovaný)

31. října 2027

Dokončení studie (Odhadovaný)

31. října 2027

Termíny zápisu do studia

První předloženo

1. června 2026

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

7. června 2026

První zveřejněno (Aktuální)

11. června 2026

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

11. června 2026

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

7. června 2026

Naposledy ověřeno

1. června 2026

Více informací

Termíny související s touto studií

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • 2025-0697

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

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 .

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Ghana

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

3
Předplatit