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.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Tila
Ehdot
Ehdot
Opintotyyppi
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
Ilmoittautuminen
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University
-
Ottaa yhteyttä:
- jianli Zhao
- Puhelinnumero: 15920589334
- Sähköposti: zhaojianli1988@126.com
-
Ottaa yhteyttä:
- Sähköposti: zhaojianli1988@126.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
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.
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Ryhmien/kohorttien lukumäärä
Kohortit ja interventiot
Ryhmä/KohorttiRyhmä/Kohortti |
|---|
|
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.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Overall Quality Score of Exercise Prescriptions Based on a Five-Dimensional Expert Evaluation Framework
Aikaikkuna: 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
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Subgroup-Specific Scientific Rationale and Safety Scores of Model-Generated Exercise Prescriptions
Aikaikkuna: 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
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Sponsori
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Opiskelun aloitus
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Ensisijainen valmistuminen
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Opintojen valmistuminen
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Ensimmäinen Lähetetty
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin päivitys julkaistu
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
Muut tutkimustunnusnumerot
- SYSKY-2025-786-02
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .