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Die Bewertung chirurgischer Entscheidungen und Prognosen der künstlichen Intelligenz von Radiomics und Watson bei Patienten mit hepatozellulärem Karzinom

13. Februar 2022 aktualisiert von: Zhujiang Hospital
Das Ziel dieser Studie war es, die chirurgischen Entscheidungen und Prognosen der Radiomics und der künstlichen Intelligenz von Watson bei Patienten mit hepatozellulärem Karzinom zu bewerten.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Hepatektomie ist eine wirksame Behandlung für Patienten mit hepatozellulärem Karzinom, aber ein Leberversagen nach einer Hepatektomie kann zu einer erhöhten postoperativen Mortalität führen. Daher ist es sehr wichtig, präoperative chirurgische Entscheidungen zu treffen, die Sicherheit der Operation zu bewerten und festzustellen, welche Patienten wahrscheinlich darunter leiden Leberversagen. Imaging Omics ist eine in den letzten Jahren neu aufkommende Forschungsmethode, die ein großes Potenzial in der Krebsdiagnose und -behandlung hat und die Behandlung überwachen und die Prognose von Patienten vorhersagen kann, um eine genaue Diagnose und Behandlung von Krankheiten besser zu realisieren Intelligence-Plattform, die von IBM Watson für Watson-Tumorbehandlungsentscheidungen entwickelt wurde, kann Behandlungsentscheidungen und entsprechende theoretische Grundlagen liefern, um chirurgische Entscheidungen auf der Grundlage der wichtigsten klinischen Daten von Leberkrebspatienten zu leiten.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Voraussichtlich)

100

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienkontakt

  • Name: Chihua Fang, M.D;Ph.D
  • Telefonnummer: +8613609700805
  • E-Mail: fangch_dr@163.com

Studienorte

  • China
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, China, 510282
        • Rekrutierung
        • Zhujiang Hospital of Southern Medical University
        • Kontakt:
        • Kontakt:

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

18 Jahre bis 80 Jahre (Erwachsene, Älterer Erwachsener)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. 18 Jahre ≤ Alter ≤ 80 Jahre
  2. Erfüllung der Diagnosekriterien des komplexen Leberkarzinoms.
  3. Primäres Leberkarzinom ohne intrahepatische oder extrahepatische ausgedehnte Krebsmetastasen, das metastasierte Leberkarzinom, dessen primärer Herd kontrolliert wurde
  4. Die präoperative Leberfunktion ist Kind - Pugh-Grad A oder B.
  5. Die Patienten werden freiwillig für die Studie gemeldet.

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten mit psychischen Erkrankungen.
  2. Patienten vertragen die Operation aufgrund verschiedener Grunderkrankungen (wie schwere kardiopulmonale Insuffizienz, Niereninsuffizienz, Kachexie und Erkrankungen des Blutsystems etc.)
  3. Die Patienten lehnten die Teilnahme an der Studie ab.
  4. Es gibt andere koexistierende bösartige Tumoren.
  5. Gutartige Lebererkrankungen.
  6. Indocyanin-Grün-Allergie

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Behandlung
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Radiomics und künstliche Intelligenz von Watson
Gerät: Radiomics und künstliche Intelligenz von Watson

Die von IBM Watson entwickelte Plattform für künstliche Intelligenz kann Behandlungsentscheidungen und entsprechende theoretische Grundlagen liefern, um chirurgische Entscheidungen auf der Grundlage der wichtigsten klinischen Daten von Leberkrebspatienten zu leiten.

Die bildgebende Histologie kann verwendet werden, um eine intraoperative chirurgische Resektion und Behandlungsüberwachung durchzuführen, und ein Prognosemodell erstellt, um die Prognose von Patienten vorherzusagen, indem die Ergebnisse der postoperativen Nachsorge und der mikrovaskulären Invasion von pathologischem Leberkrebs eingestuft werden, um eine bessere Genauigkeit zu erreichen Diagnose und Behandlung der Krankheit.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Postoperatives Überleben
Zeitfenster: 5 Jahre
Überleben nach Hepatektomie
5 Jahre

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Krankheitsfreies Überleben
Zeitfenster: 5 Jahre
Überlebenszeit ohne Tumor nach HCC-Resektion
5 Jahre

Andere Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Intraoperativer Blutverlust
Zeitfenster: intraoperativ
Operatives Ergebnis
intraoperativ

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Zhujiang Hospital

Ermittler

  • Studienleiter: Chihua Fang, M.D;Ph.D, China, Guangdong Zhujiang Hospital of The Southern Medical University

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

1. Januar 2019

Primärer Abschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2024

Studienabschluss (Voraussichtlich)

31. Dezember 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

4. April 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

15. April 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

16. April 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

15. Februar 2022

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. Februar 2022

Zuletzt verifiziert

1. Februar 2022

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 201901

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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    China

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