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Automated Radiation Target Contouring and Treatment Planning Via RATA: A Multi-Center RCT

2 novembre 2026 mis à jour par: zhaoxiaohui

Automated Target Volume Contouring and Intelligent Treatment Planning Based on a Multi-Agent Collaborative Radiotherapy Large Model (RATA): A Multi-Center Validation and Prospective Randomized Controlled Trial

Radiotherapy, a cornerstone of comprehensive cancer treatment, relies heavily on clinician expertise for target volume contouring and treatment planning. Consequently, clinical practice is often constrained by procedural bottlenecks, inter-observer variability, and prolonged iterative feedback cycles. Although current artificial intelligence (AI) models have demonstrated progress in automated contouring, key limitations persist, including insufficient integration of multimodal clinical text, a lack of closed-loop dosimetric feedback, and limited generalizability across complex cancer types.

This study aims to develop and validate RATA (Radiotherapy Treatment Multi-Agent Assistant), a novel large model system powered by a collaborative multi-agent architecture. Driven by Large Language Model (LLM) decision engines, RATA processes pathological imaging, electronic health records (EHR), and multimodal medical data to construct a end-to-end, fully automated closed-loop pipeline encompassing "target contouring, plan design, dosimetric evaluation, and reflective refinement." Innovatively breaking through traditional unidirectional radiotherapy workflows, the system establishes a dosimetric feedback-driven adaptive iteration mechanism, leveraging dose distribution outcomes to guide multi-agent dynamic fine-tuning of target volumes, thereby mimicking the collaborative clinical logic between senior radiation oncologists and medical physicists.

For validation, this study adopts a multi-center, three-stage clinical validation framework-comprising multi-center retrospective validation, human-AI collaborative efficacy assessment, and a prospective randomized controlled trial (RCT)-to comprehensively evaluate the system's performance in improving contouring precision, mitigating experience-dependent disparities across clinician seniority, and reducing total workflow processing time. Implementation of the RATA platform holds potential to eliminate redundant operational steps, enabling a minute-level "scan-to-treat" response. Furthermore, its natural language interaction interface optimizes human-AI collaboration and substantially reduces clinical workload. Overall, this study not only establishes a standardized, intelligent assistance paradigm for precision radiation oncology but also provides essential evidence-based support and technological foundations for the clinical translation of multimodal AI in complex cancer management.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

62

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chine, 510120
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Xiaohui Zhao, MD

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

La description

Inclusion Criteria:

  • Pathologically confirmed malignant neoplasm requiring definitive or adjuvant radiotherapy.
  • Availability of verified pathology report.
  • Availability of baseline imaging examinations and diagnostic reports.
  • Availability of standardized and complete clinical electronic health records.

Exclusion Criteria:

  • Incomplete clinical, imaging, or follow-up data.
  • Presence of multiple primary malignancies.
  • Patients scheduled for salvage or palliative radiotherapy.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Recherche sur les services de santé
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: RATA-Assisted Workflow Arm

Patients in this arm receive radiotherapy using the RATA-assisted "scan-to-treat" model. Patients remain in position on the couch while the Multi-Agent Collaborative Radiotherapy Large Model (RATA) executes target volume contouring, treatment planning, dosimetric evaluation, and reflective refinement in a closed-loop automated workflow, enabling rapid delivery of the first fraction.

An AI-driven multi-agent platform utilizing large language model decision engines to automatically perform target volume contouring, dosimetric plan generation, evaluation, and adaptive refinement for cancer radiotherapy.

Comparateur actif: Standard Offline Workflow Arm

Patients in this arm follow the traditional offline clinical workflow. After initial simulation CT scanning, patients leave the treatment room while radiation oncologists and medical physicists manually perform target contouring and treatment planning according to standard practice. Patients return to the clinic at a later scheduled time for their first radiation fraction.

Conventional offline radiation therapy planning workflow, where target volume contouring and treatment planning are manually performed by radiation oncologists and medical physicists according to routine institutional protocols.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Total Closed-Loop Workflow Duration
Délai: At the time of simulation and treatment planning for each participant (up to 1 day)

Total time (in minutes) required for the complete end-to-end radiotherapy planning closed-loop workflow, measured from initial CT simulation scan completion to final clinical treatment plan approval and readiness for first fraction delivery.

At the time of simulation and treatment planning for each participant (up to 1 day)

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Clinical Acceptance Rate of Treatment Plans
Délai: At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)

Percentage of treatment plans rated as clinically acceptable (score ≥3 on a 5-point Likert scale) by senior radiation oncologists without substantial manual re-planning.

At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)
Planning Time and Workload Reduction Rate
Délai: At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)

Total clinician active manual intervention time (contour editing and plan optimization duration in minutes) and percentage of labor time saved compared to the standard manual workflow.

At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)
Contouring Accuracy Metrics and Dosimetric Parameters
Délai: At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)

Geometric similarity metrics including Dice Similarity Coefficient (DSC), 95% Hausdorff Distance (HD95), and Average Surface Distance (ASD); dosimetric indicators including Target Coverage (V95%), Conformity Index (CI), Homogeneity Index (HI), and Organs-at-Risk (OAR) dose constraints.

At plan evaluation prior to treatment delivery (up to 1 day)
First Setup Verification Pass Rate
Délai: At the first fraction of radiotherapy delivery (Day 1 of treatment)

Proportion of participants passing the initial positional setup and position verification check (e.g., CBCT/IGRT alignment) prior to the first fraction delivery on the treatment couch.

At the first fraction of radiotherapy delivery (Day 1 of treatment)

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Parrainer

Collaborateurs

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Xiaohui Zhao, MD, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Estimé)

9 novembre 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 février 2029

Achèvement de l'étude (Estimé)

28 février 2029

Dates d'inscription aux études

Première soumission

2 novembre 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

2 novembre 2026

Première publication (Réel)

6 novembre 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

6 novembre 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

2 novembre 2026

Dernière vérification

1 novembre 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • SYSKY-2026-406-03

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .