Sistema di intelligenza artificiale per la valutazione del rischio tumorale e la diagnosi e il trattamento
17 giugno 2022 aggiornato da: Yang Jin, Wuhan Union Hospital, China
Sviluppo di un sistema di intelligenza artificiale per la valutazione del rischio tumorale e la diagnosi e il trattamento basato sulla fusione multimodale dei dati utilizzando la tecnologia Deep Learning
Per migliorare l'accuratezza della previsione del rischio, dello screening e dell'esito del trattamento del cancro, miriamo a stabilire un database medico che includa diagnosi clinica standardizzata e strutturata e informazioni sul trattamento, caratteristiche dell'immagine, caratteristiche patologiche e informazioni multi-omiche e sviluppare un multi- sistema tecnologico basato sulla fusione di dati modali che utilizza la tecnologia di intelligenza artificiale basata su database.
Panoramica dello studio
Stato
Reclutamento
Descrizione dettagliata
Gli obiettivi principali sono i seguenti:
- Stabilire una piattaforma di dati per informazioni multimodali sui tumori comuni (cancro del polmone/noduli polmonari, tumori dello stomaco e del colon-retto): cartelle cliniche elettroniche (compresi rilevamento clinico di routine, trattamento, esito), dati di immagini patologiche, immagini mediche (TC, MRI , ultrasuoni, medicina nucleare, ecc.), dati omici multipli (genoma, trascrittoma e metaboloma, proteomica), dati omici, eziologia e informazioni sull'esposizione cancerogena.
- Faremo uso della tecnologia dell'intelligenza artificiale per creare la tecnologia multimodale di analisi incrociata dei big data medici e la diagnosi accurata individualizzata della malattia di cui sopra e i modelli di previsione degli effetti curativi. Al fine di risolvere i tre problemi chiave dell'estrazione di fusione di dati multimodale, come sbilanciato, dimensioni ridotte del campione e scarsa interpretabilità, stabiliremo un algoritmo di riconoscimento dell'intelligenza artificiale per immagini di immagini e immagini patologiche e utilizzeremo l'elaborazione delle immagini e il deep learning tecnologie per estrarre caratteristiche visive di profondità multilivello di dati immagine e dati patologici. Inoltre, utilizzeremo algoritmi di analisi bioinformatica per condurre il mining di reti molecolari e l'analisi funzionale di marcatori molecolari a livello di molteplici tecnologie omiche (patologiche, genomiche, trascrittoma, metaboloma, proteoma, ecc.).
Tipo di studio
Osservativo
Iscrizione (Anticipato)
3000
Contatti e Sedi
Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.
Contatto studio
- Nome: Yang Jin
- Numero di telefono: 15107177084
- Email: whuhjy@126.com
Luoghi di studio
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Hubei
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Wuhan, Hubei, Cina, 430000
- Reclutamento
- Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology
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Criteri di partecipazione
I ricercatori cercano persone che corrispondano a una certa descrizione, chiamata criteri di ammissibilità. Alcuni esempi di questi criteri sono le condizioni generali di salute di una persona o trattamenti precedenti.
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Da 18 anni a 75 anni (Adulto, Adulto più anziano)
Accetta volontari sani
No
Sessi ammissibili allo studio
Tutto
Metodo di campionamento
Campione non probabilistico
Popolazione di studio
Pazienti sospettati di cancro/nodo polmonare, cancro/lesione allo stomaco o cancro/lesione colorettale
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Partecipanti con sospetto di cancro/nodo del polmone, o cancro/lesione allo stomaco o cancro/lesione del colon-retto
- Partecipanti che hanno firmato il consenso informato.
- Partecipanti con cartelle cliniche elettroniche dettagliate, registrazioni di immagini, registrazioni patologiche, informazioni multi-omiche e altre importanti informazioni diagnostiche cliniche.
- Partecipanti sani senza diagnosi clinica di cancro/nodo polmonare, cancro/lesione allo stomaco o cancro/lesione colorettale.
Criteri di esclusione:
- Partecipanti con dati clinici e patologici primari mancanti.
- I partecipanti hanno perso al follow-up.
- Partecipanti con una qualità dell'immagine medica troppo scarsa per eseguire la segmentazione e contrassegnare accuratamente il ROI
Piano di studio
Questa sezione fornisce i dettagli del piano di studio, compreso il modo in cui lo studio è progettato e ciò che lo studio sta misurando.
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Modelli osservazionali: Coorte
- Prospettive temporali: Prospettiva
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
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Gruppo cancro al polmone
Partecipanti con cancro ai polmoni/noduli polmonari
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Gruppo cancro allo stomaco
Partecipanti con cancro allo stomaco/lesione allo stomaco
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Gruppo cancro colorettale
Partecipanti con cancro colorettale/lesione colorettale
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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L'esito della diagnosi clinica di pazienti sospetti con carcinoma polmonare/nodulare polmonare (nodulo benigno/maligno)
Lasso di tempo: 2022-2026
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L'esito della diagnosi clinica di pazienti con carcinoma polmonare/nodulare polmonare (nodulo benigno/maligno). ① Nodulo benigno ② Tumori/noduli maligni: carcinoma a cellule squamose, adenocarcinoma, carcinoma a piccole cellule e carcinoma a grandi cellule. |
2022-2026
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L'esito della diagnosi clinica di pazienti sospetti con cancro o lesione allo stomaco (benigni/maligni).
Lasso di tempo: 2022-2026
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① Benigno ② Maligno |
2022-2026
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L'esito della diagnosi clinica di pazienti sospetti con cancro o lesione del colon-retto (benigni/maligni).
Lasso di tempo: 2022-2026
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① Benigno ② Maligno |
2022-2026
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Risposta al trattamento della terapia antitumorale alla prima valutazione in pazienti con carcinoma polmonare/stomaco/colorettale (CR, PR, PD, DS).
Lasso di tempo: 2022-2026
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La risposta al trattamento della terapia antitumorale alla prima valutazione in pazienti con carcinoma polmonare/stomaco/colorettale segue i criteri di valutazione della risposta nei tumori solidi (RECIST versione 1.1) dell'Organizzazione mondiale della sanità (OMS). L'indice di valutazione è il seguente. CR (risposta completa): scomparsa di tutte le lesioni target e riduzione della misurazione dell'asse corto di tutti i linfonodi patologici a ≤10 mm. PR (risposta parziale): diminuzione del 30% nella somma del diametro più lungo delle lesioni target rispetto al basale. PD (malattia progressiva): aumento ≥20% di almeno 5 mm nella somma del diametro più lungo delle lesioni bersaglio rispetto alla somma più piccola del diametro più lungo registrato OPPURE La comparsa di nuove lesioni, comprese quelle rilevate da FDG-PET (tomografia ad emissione di positroni con fluodeossiglucosio). DS (malattia stabile): né PR né PD. |
2022-2026
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Collaboratori e investigatori
Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.
Sponsor
Studiare le date dei record
Queste date tengono traccia dell'avanzamento della registrazione dello studio e dell'invio dei risultati di sintesi a ClinicalTrials.gov. I record degli studi e i risultati riportati vengono esaminati dalla National Library of Medicine (NLM) per assicurarsi che soddisfino specifici standard di controllo della qualità prima di essere pubblicati sul sito Web pubblico.
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
1 giugno 2022
Completamento primario (Anticipato)
1 ottobre 2025
Completamento dello studio (Anticipato)
1 ottobre 2026
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
15 giugno 2022
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
17 giugno 2022
Primo Inserito (Effettivo)
21 giugno 2022
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
21 giugno 2022
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
17 giugno 2022
Ultimo verificato
1 giugno 2022
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- Jin_cancer risk
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
No
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