El modelo de aprendizaje profundo multimodal predice el pronóstico del cáncer de páncreas
5 de enero de 2026 actualizado por: Second Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
Predicción del pronóstico del cáncer de páncreas mediante un modelo de aprendizaje profundo multimodal basado en un microambiente inmunológico intratumoral
Este estudio describe el desarrollo y la validación de un modelo de predicción de aprendizaje profundo, que extrae características de aprendizaje profundo de tomografías computarizadas mejoradas preoperatorias y analiza muestras patológicas posoperatorias de pacientes con cáncer de páncreas.
El objetivo es predecir el pronóstico del paciente y la respuesta al tratamiento de quimioterapia.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Descripción detallada
Este estudio recopiló retrospectivamente datos mejorados de tomografías computarizadas, bloqueos patológicos de parafina y datos clínicos de pacientes con cáncer de páncreas que se sometieron a cirugía en múltiples centros entre marzo de 2013 y mayo de 2024.
Los bloques de parafina patológicos se tiñeron mediante inmunohistoquímica para marcadores pronósticos del microambiente inmunológico y los pacientes se clasificaron en función de estos resultados.
Posteriormente, se extrajeron características de aprendizaje profundo de tomografías computarizadas mejoradas y se construyó un modelo de predicción multimodal utilizando características de imágenes e información clínica.
El rendimiento del modelo se evaluó utilizando métricas que incluyen el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC), precisión, sensibilidad y especificidad.
Tipo de estudio
De observación
Inscripción (Actual)
247
Contactos y Ubicaciones
Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.
Ubicaciones de estudio
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Zhejiang
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Hangzhou, Zhejiang, Porcelana, 310009
- The Second Affiliated Hospital Zhejiang University School of Medicine
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Criterios de participación
Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Método de muestreo
Muestra no probabilística
Población de estudio
Pacientes con cáncer de páncreas que fueron sometidos a cirugía y recibieron quimioterapia adyuvante después de la cirugía.
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes con cáncer de páncreas, diagnosticados mediante patología,
- Los pacientes fueron sometidos a cirugía y recibieron quimioterapia adyuvante después de la cirugía.
Criterios de exclusión:
- Calidad faltante o inadecuada de la TC,
- Datos clínico-patológicos incompletos.
Plan de estudios
Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Cohortes e Intervenciones
Grupo / Cohorte |
Intervención / Tratamiento |
|---|---|
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Cohorte de entrenamiento
Pacientes diagnosticados con cáncer de páncreas que se sometieron a cirugía y otros tratamientos en el Segundo Hospital Afiliado de la Facultad de Medicina de la Universidad de Zhejiang
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La extracción de alto rendimiento de características de imágenes cuantitativas a partir de imágenes médicas.
Análisis inmunohistoquímico
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Cohorte de prueba
Pacientes diagnosticados con cáncer de páncreas que se sometieron a cirugía y otros tratamientos en el Cuarto Hospital Afiliado, la Facultad de Medicina de la Universidad de Zhejiang y el Hospital de Medicina Tradicional China de Hangzhou.
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La extracción de alto rendimiento de características de imágenes cuantitativas a partir de imágenes médicas.
Análisis inmunohistoquímico
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
|---|---|---|
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Rendimiento del modelo de aprendizaje profundo.
Periodo de tiempo: Tratamiento inicial
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El rendimiento del modelo se evaluó utilizando métricas que incluyen el área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC), precisión, sensibilidad y especificidad.
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Tratamiento inicial
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Yulian Wu, PhD., Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine
Publicaciones y enlaces útiles
La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.
Fechas de registro del estudio
Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
5 de julio de 2024
Finalización primaria (Actual)
15 de diciembre de 2024
Finalización del estudio (Actual)
3 de enero de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
29 de diciembre de 2024
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
29 de diciembre de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
6 de enero de 2025
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
7 de enero de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
5 de enero de 2026
Última verificación
1 de julio de 2024
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- PCPAI
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
NO
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
No
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
No
producto fabricado y exportado desde los EE. UU.
No
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