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Research on the Development and Validation of Personalized Exercise Prescription System for Breast Cancer Patients Based on Large Language Models

11. August 2026 aktualisiert von: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

The goal of this observational study is to develop and evaluate a large language model (LLM)-based decision support system for exercise prescription in breast cancer patients, aiming to provide personalized decision-making support for postoperative breast cancer rehabilitation.

The main questions it aims to answer are:

How accurate, personalized, and safe are the exercise prescriptions generated by the fine-tuned LLM? How does the model's performance compare with other mainstream or non-fine-tuned models across different stages and subtypes of breast cancer? Participants are postoperative breast cancer rehabilitation patients treated at Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University. They will have demographic, tumor, treatment, and physical fitness data collected; receive personalized exercise prescriptions automatically generated by the LLM-based system; and provide subjective evaluations on the feasibility and executability of the prescriptions.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Bedingungen

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

40

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

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

Patients with breast cancer who have completed primary surgery and entered the postoperative rehabilitation stage at Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University (Guangzhou, China).All participants receive individualized exercise prescriptions generated by large language models under physician supervision and approval, and their feedback on the feasibility of these prescriptions is collected.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Adult patients aged 18-75 years with early-stage breast cancer who have undergone surgical treatment, such as mastectomy or breast-conserving surgery.
  • The patients had clear clinical diagnosis and complete electronic medical record information (including demographic information, tumor stage and classification, treatment history, physical performance evaluation data, etc.).

Exclusion Criteria:

  • Presence of severe postoperative complications or comorbidities (e.g., uncontrolled cardiac or pulmonary disease) that may interfere with participation in rehabilitation or pose a safety risk.

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
Postoperative breast cancer patients receiving LLM-based exercise prescription evaluation
Postoperative breast cancer patients at Sun Yat-sen Memorial Hospital will have clinical and physical data collected. Each patient receives an exercise prescription generated by a fine-tuned large language model (LLM)-based decision support system and provides feedback on its feasibility.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Overall Quality Score of Exercise Prescriptions Based on a Five-Dimensional Expert Evaluation Framework
Zeitfenster: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
Each exercise prescription will be independently evaluated by six multidisciplinary experts across five dimensions: scientific rationale, personalization, comprehensiveness, safety, and feasibility. Each dimension will be rated on a 5-point Likert scale from 1 to 5. The five dimension scores will be summed to generate an overall quality score ranging from 5 to 25, with higher scores indicating better overall prescription quality. For each prescription, the mean overall score across the six experts will be used for analysis.
From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Subgroup-Specific Scientific Rationale and Safety Scores of Model-Generated Exercise Prescriptions
Zeitfenster: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
Model performance will be evaluated across predefined subgroups based on age, breast cancer stage, molecular subtype, surgical procedure, and treatment modality. Scientific rationale and safety will each be rated on a 1-5 Likert scale, with higher scores indicating better performance. Differences across models and subgroups will be assessed using two-way ANOVA or generalized linear models, including interaction terms between model type and patient characteristics.
From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen 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 (Geschätzt)

15. September 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Juli 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Dezember 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

11. August 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

11. August 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

17. August 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

17. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

11. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • SYSKY-2025-786-02

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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