Sviluppo e validazione prospettica di un modello diagnostico di intelligenza artificiale basato sulla patologia digitale per la metastasi linfatica del cancro del pancreas
L'obiettivo di questo test diagnostico è sviluppare un modello diagnostico universale per il cancro del pan-cancro basato sull'intelligenza artificiale (AI) per rilevare metastasi linfonodali patologiche (LNM) e valutare prospetticamente il suo valore di applicazione nella pratica clinica del mondo reale.
Gli investigatori confronteranno le prestazioni diagnostiche (sensibilità, specificità, ecc.) del modello AI e il rapporto patologico di routine rilasciato dai patologi, per vedere se il modello AI può migliorare il flusso di lavoro clinico della valutazione patologica del cancro LNM nel mondo reale.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
La metastasi linfonodale (LNM) è una modalità comune di metastasi del cancro e un'accurata stadiazione patologica linfonodale postoperatoria è di grande importanza per l'ulteriore valutazione del trattamento e della prognosi. Tuttavia, l’attuale valutazione patologica dei linfonodi si basa sull’esame manuale da parte dei patologi, che ha un’efficienza diagnostica relativamente bassa ed è soggetto a mancata diagnosi per lesioni micrometastatiche.
Pertanto, i ricercatori devono sviluppare un modello diagnostico basato sull'intelligenza artificiale (AI) per rilevare metastasi linfonodali tumorali patologiche sulla base di algoritmi di deep learning e valutare il suo valore di applicazione in contesti clinici del mondo reale.
Questo studio è un test diagnostico senza misure di intervento, che prevede di raccogliere vetrini patologici di linfonodi fissati in formalina e inclusi in paraffina asportati dai pazienti arruolati e digitalizzarli in immagini di vetrino intero (WSI). Il modello AI analizzerà i WSI e genererà mappe di calore a livello di pixel e risultati diagnostici a livello di diapositiva (con o senza LNM). L'esame patologico di routine verrà eseguito come di consueto. Questi due processi non interferiranno tra loro. E se ci sono incoerenze nella classificazione a livello di vetrino tra l'intelligenza artificiale e l'esame patologico di routine, i ricercatori convocherebbero patologi esperti per discutere per prendere la decisione finale (se necessario, l'immunoistochimica verrà eseguita). Il risultato finale sarà presentato al paziente sotto forma di referto patologico.
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Lin Tianxin, Ph.D
- Numero di telefono: 13724008338, China
- Email: lintx@mail.sysu.edu.cn
Backup dei contatti dello studio
- Nome: Wu Shaoxu, MD
- Numero di telefono: 15017581087, China
- Email: wushx29@mail.sysu.edu.cn
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina, 510120
- Reclutamento
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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Contatto:
- Cuimei Yao
- Numero di telefono: 13450210603
- Email: syskyk02@163.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Pazienti con cancro, sottoposti a resezione radicale del tumore e dissezione linfonodale.
- Pazienti con informazioni cliniche e patologiche complete.
Criteri di esclusione:
- Il paziente ha rifiutato di partecipare a questo test diagnostico.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Coorti e interventi
Gruppo / Coorte |
Intervento / Trattamento |
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Pazienti con cancro sottoposti a LND
I pazienti vengono sottoposti a resezione radicale del tumore e dissezione linfonodale (LND)
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Raccogliere vetrini patologici dei linfonodi resecati dei pazienti arruolati.
Digitalizza queste diapositive in immagini a diapositiva intera (WSI).
Analizzare i WSI utilizzando il modello AI per generare risultati diagnostici (con o senza metastasi linfatiche).
Nessun intervento sui pazienti verrebbe eseguito in questo studio di test diagnostici.
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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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sensibilità
Lasso di tempo: Per ciascun paziente arruolato, i risultati della diagnosi del modello AI saranno ottenuti pochi giorni dopo la dissezione linfonodale e la sensibilità del modello AI sarà valutata attraverso il completamento dello studio, in media 3 anni.
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il numero di vetrini positivi correttamente diagnosticati (con metastasi linfatiche), da dividere per il numero di vetrini positivi in totale
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Per ciascun paziente arruolato, i risultati della diagnosi del modello AI saranno ottenuti pochi giorni dopo la dissezione linfonodale e la sensibilità del modello AI sarà valutata attraverso il completamento dello studio, in media 3 anni.
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Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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specificità
Lasso di tempo: Per ciascun paziente arruolato, i risultati della diagnosi del modello AI saranno ottenuti pochi giorni dopo la dissezione linfonodale e la sensibilità del modello AI sarà valutata attraverso il completamento dello studio, in media 3 anni.
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il numero di vetrini negativi correttamente diagnosticati (senza metastasi linfatiche), da dividere per il numero di vetrini negativi in totale
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Per ciascun paziente arruolato, i risultati della diagnosi del modello AI saranno ottenuti pochi giorni dopo la dissezione linfonodale e la sensibilità del modello AI sarà valutata attraverso il completamento dello studio, in media 3 anni.
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Parole chiave
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- SYSKY-2024-513-01
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Descrizione del piano IPD
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