Sviluppo e applicazione di un modello di identificazione accurato basato sull'intelligenza artificiale per la metastasi dei linfonodi del cancro gastrico
Università di Medicina dell'Hebei
Lo studio clinico intitolato "Sviluppo e applicazione di un modello di identificazione accurata basato sull'intelligenza artificiale per le metastasi dei linfonodi del cancro gastrico" mira a migliorare l'individuazione e il trattamento del cancro gastrico attraverso l'utilizzo di una tecnologia all'avanguardia di intelligenza artificiale (AI). Questo studio svilupperà un modello basato sull’intelligenza artificiale progettato per identificare accuratamente le metastasi linfonodali nei pazienti con cancro gastrico, che è cruciale per la stadiazione della malattia e la pianificazione di strategie di trattamento efficaci.
La sperimentazione coinvolgerà un team multidisciplinare di oncologi, radiologi, data scientist ed esperti di intelligenza artificiale che collaboreranno per creare un sistema di identificazione robusto e preciso. I partecipanti saranno sottoposti a procedure diagnostiche standard e il modello di intelligenza artificiale analizzerà l'imaging e i dati patologici per prevedere il coinvolgimento dei linfonodi.
Confrontando le previsioni del modello AI con i metodi diagnostici tradizionali, lo studio cerca di convalidare l’accuratezza e l’efficienza del modello. Si prevede che questo approccio migliorerà i tassi di diagnosi precoce, ridurrà gli errori diagnostici e, in definitiva, porterà a risultati clinici migliori per i pazienti con cancro gastrico. L’implementazione di successo di questo modello basato sull’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare gli attuali standard di cura e fungere da modello per l’integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale in altre diagnosi e trattamenti contro il cancro.
Panoramica dello studio
Stato
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Hebei
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Shijiazhuang, Hebei, Cina, 050011
- Reclutamento
- Department of General Surgery
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Investigatore principale:
- Qun Zhao, Doctor
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Contatto:
- Ping'an Ding
- Numero di telefono: 031186095363
- Email: ding_ping_an@hebmu.edu.cn
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Diagnosi di cancro gastrico: diagnosi confermata di cancro gastrico, di nuova diagnosi o ricorrente.
- Coinvolgimento linfonodale: coinvolgimento sospetto o confermato dei linfonodi, come indicato da studi di imaging o rapporti patologici.
- Età: pazienti di età pari o superiore a 18 anni.
- Performance Status: performance status ECOG (Eastern Cooperative Oncology Group) compreso tra 0 e 2, che indica uno stato funzionale che consente la partecipazione allo studio.
- Consenso informato: capacità di fornire il consenso informato scritto per partecipare allo studio.
Criteri di esclusione:
- Gravidanza o allattamento: donne in gravidanza o in allattamento, a causa dei potenziali rischi per il feto o il neonato.
- Gravi condizioni di comorbilità: presenza di gravi condizioni mediche di comorbilità che potrebbero interferire con lo studio o comportare rischi aggiuntivi.
- Precedente intervento diagnostico basato sull'intelligenza artificiale: utilizzo precedente di qualsiasi modello diagnostico basato sull'intelligenza artificiale specifico per le metastasi linfonodali del cancro gastrico.
- Incapacità di conformarsi: incapacità o riluttanza a rispettare le procedure dello studio, comprese le visite di follow-up e la raccolta dei dati.
- Compromissione mentale o cognitiva: condizioni che compromettono la capacità di fornire il consenso informato o di partecipare efficacemente allo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Identificazione dei linfonodi metastatici
Lasso di tempo: 2025-12-31
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È stato costruito un modello di previsione basato sulla tecnologia dell'intelligenza artificiale per identificare accuratamente i linfonodi perigastrici metastatici prima dell'intervento chirurgico.
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2025-12-31
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
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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
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- FUTURE08
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