Ezt az oldalt automatikusan lefordították, és a fordítás pontossága nem garantált. Kérjük, olvassa el a angol verzió forrásszöveghez.

Development of an AI-Agent for Urological Disease Diagnosis and Treatment

2026. július 18. frissítette: Xu Kewei, Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Development of an AI-Agent for Diagnosis and Treatment of Urological Diseases

Urological diseases such as urinary stones, prostate cancer, and bladder cancer are very common and often require highly specialized diagnosis and treatment. Today, the quality of care can vary between doctors, and there are not enough urology specialists to meet patient demand. Artificial intelligence (AI) may help doctors make faster and more consistent decisions.

This study aims to develop and test an AI-powered assistant called "UroAgent" that supports doctors in diagnosing and treating urological diseases. UroAgent is built on a large language model trained specifically for urology and is connected to tools that help it retrieve medical knowledge and analyze images. To build and test UroAgent, the research team will use 1,500 past patient records from 2010-2025 and collect 500 new patient cases for validation, for a total of 2,000 cases. This is an observational study: no patient's medical treatment will be changed because of it. The goal is to create a reliable AI tool that helps improve urological care for patients.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Részletes leírás

This study protocol describes an observational study aiming to develop and validate UroAgent, an artificial-intelligence agent for the diagnosis and treatment of urological diseases. A total of 2,000 urological disease cases will be collected, comprising 1,500 retrospective cases recorded at the center between 2010 and 2025 for model development and 500 prospectively enrolled cases for independent performance validation. The primary evaluation is the concordance between UroAgent's diagnostic and treatment recommendations and the reference standards established by senior urologists, assessed through diagnostic accuracy, recommendation appropriateness, completeness, and safety; secondary evaluations include the agent's performance across disease subtypes (urinary stones, prostate cancer, bladder cancer) and its image-interpretation capability. All records will undergo de-identification, and the study will adhere to rigorous ethical standards and a pre-specified statistical analysis plan to provide robust evidence for the clinical application of this urology-specific AI agent.

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

2000

Kapcsolatok és helyek

Ez a rész a vizsgálatot végzők elérhetőségeit, valamint a vizsgálat lefolytatásának helyére vonatkozó információkat tartalmazza.

Tanulmányi kapcsolat

Tanulmányi helyek

  • Kína
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Kína, 510000
        • Toborzás
        • Sun Yat-Sen Memorial Hospital, Sun Yat-Sen University
        • Kapcsolatba lépni:
      • Shantou, Guangdong, Kína, 516600
        • Toborzás
        • Shenshan Medical Center, Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University
        • Kapcsolatba lépni:
    • Jiangxi
      • Ganzhou, Jiangxi, Kína, 341000
        • Toborzás
        • Ganzhou People's Hospital
        • Kapcsolatba lépni:

Részvételi kritériumok

A kutatók olyan embereket keresnek, akik megfelelnek egy bizonyos leírásnak, az úgynevezett jogosultsági kritériumoknak. Néhány példa ezekre a kritériumokra a személy általános egészségi állapota vagy a korábbi kezelések.

Jogosultsági kritériumok

Tanulmányozható életkorok

  • Gyermek
  • Felnőtt
  • Idősebb felnőtt

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

The study population comprises patients diagnosed with urological diseases at Sun Yat-sen Memorial Hospital, including urinary stones, prostate cancer, bladder cancer, and other urological conditions. A total of 2,000 participants (cases) will be included: 1,500 retrospective cases with records from 2010 to 2025, and 500 prospective, consecutively enrolled cases. Both sexes are eligible, and the population is predominantly adult (the protocol does not specify an age cutoff; an age criterion of ≥18 years is recommended for registry entry, per the note in section 16). All included participants have complete clinical information, imaging data, and surgical video available for model development and validation. Records are de-identified prior to use. The population reflects the real-world case mix of a tertiary urology center.

Leírás

Inclusion Criteria:

  1. Diagnosed with a urological disease (e.g., urinary stones, prostate cancer, bladder cancer, and other urological conditions).
  2. Availability of complete clinical information, imaging data, and surgical video required for model development and validation.

Exclusion Criteria:

1. Missing clinical information, imaging data, or surgical video.

Tanulási terv

Ez a rész a vizsgálati terv részleteit tartalmazza, beleértve a vizsgálat megtervezését és a vizsgálat mérését.

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

Kohorszok és beavatkozások

Csoport / Kohorsz
Urological Disease Cohort
The cohort consists of patients diagnosed with urological diseases-including urinary stones, prostate cancer, and bladder cancer-at Sun Yat-sen Memorial Hospital. A total of 2,000 cases are included: 1,500 retrospective cases recorded between 2010 and 2025 (used for model development) and 500 prospectively and consecutively enrolled cases (used for independent validation); all records are de-identified. The intervention (technology) of interest is "UroAgent," an artificial-intelligence diagnostic-and-treatment agent built on a urology-specialized large language model with integrated tool modules (knowledge retrieval, image interpretation). For each case, UroAgent's diagnostic and treatment recommendations are generated and compared with the analyses provided by human urology specialists, to evaluate the agent's performance-diagnostic accuracy, recommendation appropriateness, completeness, and safety-against expert judgment.

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Diagnostic Accuracy of UroAgent
Időkeret: Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
The primary outcome is UroAgent's diagnostic accuracy, measured as the F1 score of its leading diagnosis against the reference-standard final diagnosis. The reference standard is established by senior urologists from pathology, imaging, and clinical course. F1 = 2 × Precision × Recall / (Precision + Recall), computed per case and aggregated as macro-F1 across the 2,000-case cohort (1,500 retrospective + 500 prospective). Unit of measure: F1 score (range 0-1).
Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Expert Subjective Accuracy Rating
Időkeret: Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
Independent urologists rate the accuracy of UroAgent's diagnosis on a 5-point Likert scale (1 = completely inaccurate, 5 = completely accurate), blinded to model identity. Reported as the mean rating and the percentage of cases rated ≥ 4; disagreements resolved by a third urologist. Unit of measure: mean rating (1-5) and percentage of cases rated accurate (%).
Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
Treatment Recommendation Appropriateness of UroAgent
Időkeret: Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
The proportion of cases in which UroAgent's management recommendation is rated appropriate. Two independent urologists rate each recommendation on a 5-point Likert appropriateness scale (1 = completely inappropriate, 5 = completely appropriate), blinded; "appropriate" defined as Likert ≥ 4; disagreement resolved by a third urologist. Unit of measure: percentage of cases (%) rated appropriate.
Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
Clinical Safety of UroAgent Recommendations
Időkeret: Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
The rate of clinically unsafe recommendations. Each case is reviewed by senior urologists using a safety rubric and flagged (binary per case) for any contraindicated, erroneous, or potentially harmful recommendation. Unit of measure: percentage of cases (%) with ≥ 1 unsafe recommendation.
Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
Concordance and Non-Inferiority of UroAgent versus Clinician Diagnoses
Időkeret: Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.
On the same cases, UroAgent's diagnoses are compared with those of practicing urologists. Reported as the agreement rate (%) between UroAgent and clinician diagnoses, plus the diagnostic-accuracy difference in percentage points (pp); Cohen's κ reported as a supplementary statistic. Both are assessed against the reference-standard final diagnosis. Unit of measure: agreement rate (%) and accuracy difference (pp).
Retrospective cases - at data extraction (single time point); Prospective cases - at enrollment (single time point); no longitudinal follow-up.

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

Szponzor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

Együttműködők

Shenshan Medical Center, Memorial Hospital of Sun Yat-sen University
Ganzhou City People's Hospital

Tanulmányi rekorddátumok

Ezek a dátumok nyomon követik a ClinicalTrials.gov webhelyre benyújtott vizsgálati rekordok és összefoglaló eredmények benyújtásának folyamatát. A vizsgálati feljegyzéseket és a jelentett eredményeket a Nemzeti Orvostudományi Könyvtár (NLM) felülvizsgálja, hogy megbizonyosodjon arról, hogy megfelelnek-e az adott minőség-ellenőrzési szabványoknak, mielőtt közzéteszik őket a nyilvános weboldalon.

Tanulmány főbb dátumok

Tanulmány kezdete (Tényleges)

2025. április 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2026. december 31.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. június 30.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. július 12.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 18.

Első közzététel (Tényleges)

2026. július 23.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. július 23.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. július 18.

Utolsó ellenőrzés

2026. július 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Kulcsszavak

További vonatkozó MeSH feltételek

Egyéb vizsgálati azonosító számok

  • SYSKY-2025-151-03

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

NEM

IPD terv leírása

Individual participant data (IPD) will not be shared. This single-center observational study uses de-identified clinical records, imaging, and surgical video. The retrospective cases (2010-2025) were not collected with consent for external data sharing, and applicable personal-information protection regulations (e.g., China's Personal Information Protection Law) together with institutional policy prohibit transfer of patient-level data outside the sponsoring hospital. The study's primary deliverable is the UroAgent model and aggregated performance results, which will be disseminated through peer-reviewed publications and the trial registry record. Collaboration requests will be considered case-by-case under institutional approval.

Gyógyszer- és eszközinformációk, tanulmányi dokumentumok

Egy amerikai FDA által szabályozott gyógyszerkészítményt tanulmányoz

Nem

Egy amerikai FDA által szabályozott eszközterméket tanulmányoz

Nem

Ezt az információt közvetlenül a clinicaltrials.gov webhelyről szereztük be, változtatás nélkül. Ha bármilyen kérése van vizsgálati adatainak módosítására, eltávolítására vagy frissítésére, kérjük, írjon a következő címre: register@clinicaltrials.gov. Amint a változás bevezetésre kerül a clinicaltrials.gov oldalon, ez a webhelyünkön is automatikusan frissül. .

Iratkozz fel