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Modelli di intelligenza artificiale per la previsione di precisione e il trattamento del cancro alla prostata

27 ottobre 2024 aggiornato da: Shao Pengfei

Previsione e trattamento accurati del cancro alla prostata mediante immagini di vetrini interi e risonanza magnetica basati su modelli di intelligenza artificiale

Lo scopo di questo studio clinico è verificare se i modelli di intelligenza artificiale possano essere utilizzati per un'accurata diagnosi clinica preoperatoria e postoperatoria di reperti patologici e misurerà anche l'accuratezza delle previsioni fatte dai modelli di intelligenza artificiale. Le principali domande target affrontate dal modello edificio sono:

  1. se il modello di intelligenza artificiale può apprendere dalla risonanza magnetica preoperatoria e dalle immagini del vetrino intero postoperatorie in modo da prevedere con precisione informazioni quali benignità o malignità, aggressività, classificazione, sottotipi, geni, ecc. per i partecipanti sospettati di avere cancro alla prostata prima dell'intervento/punto.
  2. se il modello di intelligenza artificiale è in grado di apprendere diapositive di macropatologia postoperatoria per consentire la diagnosi dei risultati delle diapositive di patologia chirurgica nei nuovi partecipanti.

I partecipanti:

  1. completare un esame MRI e far analizzare le immagini MRI dal modello AI stabilito per farne una diagnosi accurata.
  2. Sulla base della diagnosi, se è previsto il cancro alla prostata, verranno sottoposti a un intervento chirurgico radicale per il cancro alla prostata e perfezioneranno la loro patologia chirurgica.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Intervento / Trattamento

Descrizione dettagliata

Basato sulla tecnologia dell'intelligenza artificiale, il modello di previsione viene costruito delineando la correlazione di mappatura quantitativa tra le immagini del vetrino intero del cancro alla prostata annotate e la risonanza magnetica e chiarendo le caratteristiche comuni. In primo luogo, il modello può diagnosticare con precisione la patologia radicale del cancro alla prostata, che può essere esentata dall'immunoistochimica per ottenere informazioni patologiche dettagliate; in secondo luogo, il modello di previsione AI consolidato può diagnosticare con precisione il cancro alla prostata benigno/maligno, l'invasività, il grado e il sottotipo prevedendo le immagini MRI del partecipante prima dell'intervento chirurgico o della puntura, in modo che un piano di trattamento personalizzato possa essere formulato per il paziente prima dell'operazione o della puntura . Infine, basato sulla tecnologia AI, il modello apprende dalle immagini MRI ed esegue la ricostruzione 3D della prostata e delle lesioni prima dell'intervento/puntura, chiarendo così la posizione esatta delle lesioni e guidando la puntura o il trattamento chirurgico.

Tipo di studio

Interventistico

Iscrizione (Stimato)

200

Fase

  • Non applicabile

Contatti e Sedi

Questa sezione fornisce i recapiti di coloro che conducono lo studio e informazioni su dove viene condotto lo studio.

Contatto studio

Backup dei contatti dello studio

  • Nome: Pan Zang, Postgraduate
  • Numero di telefono: 18914730216
  • Email: 896381164@qq.com

Luoghi di studio

  • Cina
    • Jiangsu
      • Nanjing, Jiangsu, Cina, 210036
        • The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University (Jiangsu Provincial People's Hospital)

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

  • Adulto
  • Adulto più anziano

Accetta volontari sani

Sì

Descrizione

Criteri di inclusione:

  • Pazienti con sospetto PCa (PSA elevato o lesioni positive sospette sui risultati ecografici o MRI);

Criteri di esclusione:

  • Precedente trattamento della prostata in qualsiasi forma, compresi interventi chirurgici, radioterapia/chemioterapia, terapia endocrina, terapia mirata e immunoterapia;
  • Pazienti con qualsiasi elemento mancante dalle informazioni cliniche e patologiche di base;
  • Pazienti con una storia di altre neoplasie, gravi comorbidità o altri problemi di salute;
  • Impossibile fornire/firmare un modulo di consenso informato;
  • Pazienti che, a giudizio dello sperimentatore, sono ritenuti non idonei a partecipare a questa sperimentazione clinica;

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

  • Scopo principale: Diagnostico
  • Assegnazione: Randomizzato
  • Modello interventistico: Assegnazione parallela
  • Mascheramento: Triplicare

Armi e interventi

Gruppo di partecipanti / Arm
Intervento / Trattamento
Sperimentale: Gruppo sperimentale
Questo gruppo di pazienti riceverà previsioni assistite da modelli di intelligenza artificiale.
Test diagnostico: Modelli di intelligenza artificiale di previsione accurata
Test diagnostico: modelli di intelligenza artificiale predittivi accurati La patologia postoperatoria, la diagnosi preoperatoria precisa (inclusi benigni e maligni, invasivi, grading, sottotipi) o la modellazione delle lesioni 3D saranno previste sulla base del modello predittivo AI in risposta alle informazioni fornite
Nessun intervento: Gruppo di controllo
Questo gruppo di pazienti non riceverà previsioni assistite da modelli di intelligenza artificiale.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Previsione della patologia del cancro alla prostata postradicale dopo prostatectomia radicale utilizzando il modello di valutazione globale "AUC"
Lasso di tempo: Dall'arruolamento del soggetto al periodo post-operatorio iniziale, di solito 30-90 giorni.
"AUC" si riferisce all'area sotto la curva ROC (caratteristica operativa del ricevitore), che indica le prestazioni del modello nel prevedere le informazioni patologiche correlate all'immunoistochimica del cancro alla prostata dopo l'intervento chirurgico, e l'AUC varia da 0-1, con il valore più grande indicando il migliore effetto di previsione.
Dall'arruolamento del soggetto al periodo post-operatorio iniziale, di solito 30-90 giorni.
Previsione delle prestazioni della patologia post-radicale mediante il modello di valutazione globale "AUC".
Lasso di tempo: Dall'arruolamento del soggetto al periodo post-operatorio iniziale, di solito 30-90 giorni.
"AUC" si riferisce all'area sotto la curva ROC (caratteristica operativa del ricevitore), che indica il livello di prestazioni del modello nella previsione del cancro alla prostata nel periodo preoperatorio, con un AUC compreso tra 0 e 1, con valori più grandi che indicano risultati di previsione migliori.
Dall'arruolamento del soggetto al periodo post-operatorio iniziale, di solito 30-90 giorni.
"Punteggio F1" per valutare le prestazioni della modellazione 3D preoperatoria
Lasso di tempo: Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.
Una media riconciliata della precisione e del ricordo della modellazione 3D preoperatoria valutata attraverso il "punteggio F1", che rappresenta la corrispondenza con la situazione reale.
Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Valutare l'entità della differenza di costo tra il modello predittivo e l'approccio clinico in base al "risparmio sui costi economici"
Lasso di tempo: Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.
Confronta la differenza dei costi sostenuti utilizzando un modello predittivo con quelli previsti utilizzando un approccio clinico, la differenza sarà in yuan.
Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.
Il "Tempo diagnostico" valuta il tempo impiegato per predire la patologia correlata all'immunoistochimica nel periodo postoperatorio.
Lasso di tempo: Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.
Il tempo trascorso nel periodo postoperatorio per prevedere o assistere il patologo nell'ottenere informazioni sulla patologia correlata all'immunoistochimica viene valutato dal "Tempo diagnostico" e verrà misurato in minuti.
Dall'arruolamento del soggetto al recupero iniziale post-operatorio/puntura, solitamente 30-90 giorni.

Collaboratori e investigatori

Qui è dove troverai le persone e le organizzazioni coinvolte in questo studio.

Sponsor

Shao Pengfei

Collaboratori

Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

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 (Stimato)

1 dicembre 2024

Completamento primario (Stimato)

1 gennaio 2030

Completamento dello studio (Stimato)

31 dicembre 2030

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 agosto 2024

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

27 ottobre 2024

Primo Inserito (Effettivo)

29 ottobre 2024

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

29 ottobre 2024

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

27 ottobre 2024

Ultimo verificato

1 ottobre 2024

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • Shao Pengfei

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

prodotto fabbricato ed esportato dagli Stati Uniti

No

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