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IA pour les tumeurs rénales utilisant la tomodensitométrie sans contraste

13 décembre 2025 mis à jour par: Yajia Gu, MD, Fudan University

Un modèle d'intelligence artificielle pour le dépistage et le diagnostic des tumeurs rénales basé sur la tomodensitométrie sans contraste

L'objectif de cette étude observationnelle est de déterminer si la méthode d'intelligence artificielle peut automatiquement identifier et diagnostiquer des lésions rénales en utilisant une tomodensitométrie sans produit de contraste ou un dépistage opportuniste.

Aperçu de l'étude

Statut

Pas encore de recrutement

Les conditions

Description détaillée

Cette étude établit d'abord un modèle d'IA capable de détecter et de diagnostiquer efficacement les lésions rénales sur la base d'une étude de cohorte rétrospective multicentrique. Ensuite, le modèle d'IA est appliqué à une population rétrospective et prospective à grande échelle en conditions réelles pour valider et améliorer son efficacité.

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

10000

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

Sauvegarde des contacts de l'étude

Lieux d'étude

  • Chine
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Chine, 200032
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • Contact:
        • Contact:

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

  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

N/A

Méthode d'échantillonnage

Échantillon de probabilité

Population étudiée

Patients ayant subi un examen par tomodensitométrie abdominale.

La description

Critères d'inclusion :

  1. Patients ayant subi un examen tomodensitométrique abdominal.
  2. Les patients présentant des lésions rénales ont été pris en charge selon les parcours cliniques standard, incluant un suivi, une biopsie ou une intervention chirurgicale.
  3. Les lésions malignes ont été confirmées par examen anatomopathologique ; les lésions bénignes ont été confirmées soit par diagnostic anatomopathologique, soit par suivi d'imagerie.
  4. Aucun traitement antérieur n'avait été reçu pour la maladie rénale.

Critères d'exclusion :

  1. Les patients refusent de subir le suivi, la biopsie ou l'intervention chirurgicale recommandés, ce qui empêche un diagnostic définitif de la lésion rénale.
  2. Absence de confirmation anatomopathologique complète pour les lésions suspectées d'être malignes.
  3. Les patients ont reçu toute forme de traitement antérieur pour la lésion rénale.
  4. Mauvaise qualité d'image entravant l'évaluation diagnostique.

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

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Construction d'un système de diagnostic intelligent pour les maladies rénales basé sur les tomodensitogrammes.
Délai: 1 an
Pour construire un système intelligent pour la détection des lésions de masses rénales et leur différenciation en kystes, néoplasmes bénins et malins.
1 an

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Délai
Développer davantage le modèle d'intelligence artificielle pour diagnostiquer efficacement les types pathologiques des tumeurs rénales courantes.
Délai: 1 an
1 an

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Fudan 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)

1 janvier 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 décembre 2028

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 décembre 2028

Dates d'inscription aux études

Première soumission

13 décembre 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

13 décembre 2025

Première publication (Réel)

26 décembre 2025

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

26 décembre 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

13 décembre 2025

Dernière vérification

1 octobre 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2509-Exp275

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

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

INDÉCIS

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 .

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