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

AI-generated Treatment Recommendations in Precision Oncology (AI-PRIME)

2026. november 3. frissítette: Damian Rieke, Charite University, Berlin, Germany

Eine Nichtunterlegenheitsstudie zu KI-generierten, Personalisierten Therapieempfehlungen für Die Präzisionsmedizin (AI-PRIME)

Non-interventional study to assess the non-inferiority of AI-generated treatment recommendations for precision oncology. Molecular tumor profiles will be assessed by local AI models to identify treatment options. Resulting treatment options will then be compared with actual personalized therapy recommendations.

A tanulmány áttekintése

Állapot

Toborzás

Körülmények

Tanulmány típusa

Megfigyelő

Beiratkozás (Becsült)

191

Kapcsolatok és helyek

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

Tanulmányi kapcsolat

  • Név: Damian T Rieke, MD
  • Telefonszám: +4930450 564 222
  • E-mail: cccc@charite.de

Tanulmányi helyek

      • Berlin, Németország, 10117
        • Toborzás
        • Charité - Universitätsmedizin Berlin
        • 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

18 év és régebbi (Felnőtt, Idősebb felnőtt)

Egészséges önkénteseket fogad

Nem

Tanulmányozható nemek

Összes

Mintavételi módszer

Nem valószínűségi minta

Tanulmányi populáció

Patients with advanced solid tumors planning to undergo comprehensive molecular tumor testing

Leírás

Inclusion Criteria:

  • advanced solid tumor
  • >=18years
  • ECOG 0-1
  • comprehensive molecular tumor analysis planned

Exclusion Criteria:

  • lack of capacity to consent
  • hematological neoplasm

Tanulási terv

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

Hogyan készül a tanulmány?

Tervezési részletek

  • Megfigyelési modellek: COHORT
  • Időperspektívák: PROSPECTIVE

Mit mér a tanulmány?

Elsődleges eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Fraction of all actual positively identified treatment options that the model has correctly identified (Recall)
Időkeret: immediately after the intervention (which is the molecular tumor board MTB; standard-of-care intervention)

Sensitivity as measured by retrieved relevant treatment options divided by all relevant treatment options with 1 indicating identification of all relevant treatment options.

immediately after the intervention (which is the molecular tumor board MTB; standard-of-care intervention)

Másodlagos eredményintézkedések

Eredménymérő
Intézkedés leírása
Időkeret
Fraction of relevant treatment options among all retrieved treatment options (Precision)
Időkeret: immediately after the intervention (MTB SOC intervention)

Positive predictive value as measured by retrieved relevant treatment options divided by all identified treatment options with 1 indicating the highest positive predictive value

immediately after the intervention (MTB SOC intervention)
Harmonic mean of precision and recall (F1-Score)
Időkeret: immediately after the intervention (MTB SOC intervention)

Analysis of F1 score as harmonic mean between precision and recall with 0 indicating the lowest and 1 the highest possible score.

immediately after the intervention (MTB SOC intervention)
clinical trial identification
Időkeret: immediately after the intervention (MTB SOC intervention)

Number of correctly identified clinical trials

immediately after the intervention (MTB SOC intervention)
time of manual and automatic annotation
Időkeret: immediately after the intervention (MTB SOC intervention)

Comparison of time spent (in minutes) for manual and automatic molecular tumor result annotation

immediately after the intervention (MTB SOC intervention)
therapy implementation
Időkeret: 3 months after MTB (SOC intervention)

Number of patients receiving recommended therapy and outcome

3 months after MTB (SOC intervention)

Együttműködők és nyomozók

Itt találhatja meg a tanulmányban érintett személyeket és szervezeteket.

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)

2026. szeptember 1.

Elsődleges befejezés (Becsült)

2027. április 1.

A tanulmány befejezése (Becsült)

2027. július 1.

Tanulmányi regisztráció dátumai

Először benyújtva

2026. szeptember 11.

Először nyújtották be, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. október 20.

Első közzététel (Tényleges)

2026. október 27.

Tanulmányi rekordok frissítései

Utolsó frissítés közzétéve (Tényleges)

2026. november 5.

Az utolsó frissítés elküldve, amely megfelel a minőségbiztosítási kritériumoknak

2026. november 3.

Utolsó ellenőrzés

2026. november 1.

Több információ

A tanulmányhoz kapcsolódó kifejezések

Terv az egyéni résztvevői adatokhoz (IPD)

Tervezi megosztani az egyéni résztvevői adatokat (IPD)?

ELDÖNTETLEN

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