Research on the Development and Validation of Personalized Exercise Prescription System for Breast Cancer Patients Based on Large Language Models
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.
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Estimado)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University
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Contacto:
- jianli Zhao
- Número de teléfono: 15920589334
- Correo electrónico: zhaojianli1988@126.com
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Contacto:
- Correo electrónico: zhaojianli1988@126.com
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
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.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Número de grupos/cohortes
Cohortes e Intervenciones
Grupo / CohorteGrupo / Cohorte |
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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.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Overall Quality Score of Exercise Prescriptions Based on a Five-Dimensional Expert Evaluation Framework
Periodo de tiempo: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
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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.
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From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
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Medidas de resultado secundarias
Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Subgroup-Specific Scientific Rationale and Safety Scores of Model-Generated Exercise Prescriptions
Periodo de tiempo: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
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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.
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From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Estimado)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Estimado)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Estimado)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
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Última actualización publicada (Actual)
Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
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Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
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- SYSKY-2025-786-02
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
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