Retrospektive Pathologie Foundation-Modelle
16. November 2025 aktualisiert von: Nanfang Hospital, Southern Medical University
Entwicklung und klinische Anwendung von Deep-Learning-basierten retrospektiven Pathologie-Foundation-Modellen
Durch die Integration retrospektiver multimodaler Daten wie Pathologie und Bildgebung bieten KI-Technologien neuartige Lösungen für die Krankheitsklassifizierung, Tumorgraduierung, histologische und molekulare Subtypisierung, Auswahl von Chemotherapieregimen, Risikostratifizierung und Therapieansprechvorhersage.
Diese Forschungsrichtung vertieft nicht nur unser Verständnis der biologischen Eigenschaften von Tumoren, sondern bietet auch wesentliche Unterstützung für die Präzisionsmedizin und individualisierte Therapie.
Sie hat bedeutenden theoretischen und praktischen Wert und wichtige Auswirkungen auf die Entlastung angespannter medizinischer Ressourcen und die Verbesserung der Genauigkeit therapeutischer Entscheidungsfindung, was eine Spitzenanwendung mit erheblichem translationalem Potenzial darstellt.
Studienübersicht
Status
Anmeldung auf Einladung
Bedingungen
Studientyp
Beobachtungs
Einschreibung (Geschätzt)
2000
Kontakte und Standorte
Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.
Studienorte
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
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Shandong
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Jinan, Shandong, China, 250014
- Qianfoshan Hospital
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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
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Nein
Probenahmeverfahren
Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe
Studienpopulation
Die Einschlusskriterien umfassten Patienten im Alter von 18-75 Jahren mit definitiven pathologischen Diagnosen.
Alle Fälle wurden retrospektiv vom Nanfang-Krankenhaus der Südlichen Medizinischen Universität (NFHSMU) gesammelt.
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Alter zwischen 18 und 75 Jahren.
- Patienten mit vollständigen pathologischen Präparaten und klinischen Informationen.
Ausschlusskriterien:
1. Patienten mit fehlenden Daten oder Proben, die die Qualitätskontrollanforderungen für die Analyse nicht erfüllen.
Studienplan
Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Kohorten und Interventionen
Gruppe / Kohorte |
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QFSH externer Validierungsdatensatz
1000 Objektträger von 1000 berechtigten Personen wurden zwischen Januar 2020 und Juli 2025 im Qianfoshan Hospital (QFSH, Jinan, China) erhalten, das zur Validierung der Pathology Foundation -Modelle verwendet wurde.
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NFH-Datensatz
Wir führten eine Validierungsstudie durch, um die diagnostische Leistung zwischen Pathologen, unserem Pathologie-Foundation-Modell und der Pathologen-mit-KI-unterstützter-Diagnose zu vergleichen.
Diese Studie wurde am Nanfang Hospital der Southern Medical University (NFHSMU) initiiert, mit Patientenrekrutierung vom 1. Januar 2011 bis zum 31. Juli 2024.
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Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Bereich unter ROC -Kurve (AUC)
Zeitfenster: Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Bereich unter der Kurve
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Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Sekundäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
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Spezifität
Zeitfenster: Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Die tatsächliche negative Rate (TNR) der diagnostischen Plattform, nämlich das Verhältnis zwischen der Anzahl der negativen Personen, die korrekt nach Plattform kategorisiert sind, und der Gesamtzahl der tatsächlichen negativen Personen (%).
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Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Empfindlichkeit
Zeitfenster: Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Die wahre positive Rate (TPR) der diagnostischen Plattform, nämlich das Verhältnis zwischen der Anzahl der positiven Personen, die korrekt nach Plattform kategorisiert sind, und der Gesamtzahl der tatsächlichen positiven Personen (%).
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Die diagnostische Bewertung wird innerhalb von 1 Woche durchgeführt, wenn die WSIS erhalten werden
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Mitarbeiter und Ermittler
Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.
Ermittler
- Studienleiter: Li Liang, Nanfang Hospital, 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. August 2025
Primärer Abschluss (Geschätzt)
1. Juli 2027
Studienabschluss (Geschätzt)
1. Juli 2028
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
16. November 2025
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
16. November 2025
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
20. November 2025
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
20. November 2025
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
16. November 2025
Zuletzt verifiziert
1. November 2025
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Andere Studien-ID-Nummern
- NFEC-2025-419
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?
NEIN
Beschreibung des IPD-Plans
Anträge auf die in dieser Studie gesammelten und analysierten Daten werden geprüft, wenn der Antrag im Einklang mit dem öffentlichen Interesse steht und der Antragsteller bereit ist, eine Datenzugangsvereinbarung zu unterzeichnen.
Kontakt kann über den entsprechenden Autor aufgenommen werden.
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 .