Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC
sunnuntai 31. toukokuuta 2026 päivittänyt: Wen-zhao ZHONG
Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC: a Prospective, Controlled Clinical Trial Protocol
The goal of this clinical trial is to evaluate the effectiveness and safety of a locally deployed artificial intelligence (AI) decision-support model in the multidisciplinary team (MDT) process for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC).
The main questions it aims to answer :
What is the level of agreement between treatment recommendations generated by the AI model and those made by a traditional MDT? How often do clinicians modify their final treatment decision after reviewing the AI model's recommendation? Researchers will compare treatment plans from the traditional MDT (Arm 1), the AI model (Arm 2), and the clinician's final decision after reviewing the AI output (Arm 3) to assess consistency, decision modification rates, and clinical efficiency.
Participants will:
Have their clinical, imaging, and molecular data submitted to both the traditional MDT and the AI model for independent treatment recommendations Receive a final treatment plan determined by clinicians after reviewing both recommendations, with follow-up for safety and survival outcomes
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Rekrytointi
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Interventio
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
300
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: qing liang, Dr.
- Puhelinnumero: +86 17863321987
- Sähköposti: liangtsing99@163.com
Opiskelupaikat
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Kiina, 510000
- Rekrytointi
- Guangdong Provincial People's Hospital
-
Ottaa yhteyttä:
- Wenzhao Zhong, Dr.
- Puhelinnumero: +8613609777314
- Sähköposti: 13609777314@163.com
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei
Kuvaus
Inclusion Criteria:
- Age ≥ 18 years;
- MDT (Multidisciplinary Team) discussion deems a systemic treatment plan necessary;
- Complete clinical, imaging, and molecular pathological data.
Exclusion Criteria:
- Stage I patients;
- Diagnosed with a thoracic tumor other than NSCLC;
- Lack of detailed medical data, or missing data;
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Hoito
- Jako: Ei käytössä
- Inventiomalli: Yksittäinen ryhmätehtävä
- Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: AI-Assisted Multidisciplinary Team Decision-Making for Non-Small Cell Lung Cancer
|
The impact of artificial intelligence on clinicians' treatment plans
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Consistency rate
Aikaikkuna: Baseline(MDT 1 Day)
|
Consistency rate between Option 1 and Option 2 (calculated using Kappa value).
Consistency rate between Option 1 and Option 3 (decision modification rate).
|
Baseline(MDT 1 Day)
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
MDT Discussion Process Time
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Time from start to end of multidisciplinary team (MDT) discussion, measured immediately after MDT end.
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Quality of AI Recommendations
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated quality of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = very poor, 5 = excellent).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Clinical Acceptability of AI
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated clinical acceptability of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = unacceptable, 5 = fully acceptable).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
MDT Discussion Efficiency
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated efficiency of MDT discussion process aided by AI using a Likert 5-point scale (1 = very inefficient, 5 = very efficient).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Process Convenience
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated convenience of the AI-integrated workflow using a Likert 5-point scale (1 = very inconvenient, 5 = very convenient).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Added Value to Clinical Decision
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated added value of AI to clinical decision-making using a Likert 5-point scale (1 = no added value, 5 = significant added value).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Learning and Training Value
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated learning and training value of AI system using a Likert 5-point scale (1 = no value, 5 = high value).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Overall Satisfaction
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated overall satisfaction with AI-assisted MDT using a Likert 5-point scale (1 = very dissatisfied, 5 = very satisfied).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Willingness to Use in Future
Aikaikkuna: Baseline(MDT Day 1)
|
Physician-rated willingness to use AI system in future clinical practice using a Likert 5-point scale (1 = definitely not willing, 5 = definitely willing).
|
Baseline(MDT Day 1)
|
|
Disease-Free Survival (DFS)
Aikaikkuna: 3 years
|
Time from treatment initiation to disease recurrence or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
|
3 years
|
|
Progression-Free Survival (PFS)
Aikaikkuna: 3 years
|
Time from treatment initiation to disease progression or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
|
3 years
|
|
Overall Survival (OS)
Aikaikkuna: 3 years
|
Time from treatment initiation to death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
|
3 years
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.
Yleiset julkaisut
- Pillay B, Wootten AC, Crowe H, Corcoran N, Tran B, Bowden P, Crowe J, Costello AJ. The impact of multidisciplinary team meetings on patient assessment, management and outcomes in oncology settings: A systematic review of the literature. Cancer Treat Rev. 2016 Jan;42:56-72. doi: 10.1016/j.ctrv.2015.11.007. Epub 2015 Nov 24.
- Kim JK, Chua ME, Li TG, Rickard M, Lorenzo AJ. Novel AI applications in systematic review: GPT-4 assisted data extraction, analysis, review of bias. BMJ Evid Based Med. 2025 Sep 22;30(5):313-322. doi: 10.1136/bmjebm-2024-113066.
- Wiegand TLT, Jung LB, Gudera JA, Schuhmacher LS, Moehrle P, Rischewski JF, Mehrzad P, Jeong S, Nguyen LH, Poeschla M, Velezmoro LI, Kruk L, Dimitriadis K, Koerte IK. Demographic inaccuracies and biases in the depiction of patients by artificial intelligence text-to-image generators. NPJ Digit Med. 2025 Jul 19;8(1):459. doi: 10.1038/s41746-025-01817-6.
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Maanantai 1. joulukuuta 2025
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Sunnuntai 31. lokakuuta 2027
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Sunnuntai 31. joulukuuta 2028
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Keskiviikko 25. maaliskuuta 2026
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Sunnuntai 31. toukokuuta 2026
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Torstai 4. kesäkuuta 2026
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Torstai 4. kesäkuuta 2026
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Sunnuntai 31. toukokuuta 2026
Viimeksi vahvistettu
Perjantai 1. toukokuuta 2026
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- KY2025-1003-02
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
PÄÄTTÄMÄTÖN
IPD-suunnitelman kuvaus
Patient information cannot be disclosed.
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
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 .