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AI per Tumori Renali Mediante TC Senza Mezzo di Contrasto

13 dicembre 2025 aggiornato da: Yajia Gu, MD, Fudan University

Un Modello di Intelligenza Artificiale per lo Screening e la Diagnosi di Tumori Renali Basato su TC Senza Mezzo di Contrasto

L'obiettivo di questo studio osservazionale è determinare se il metodo di intelligenza artificiale possa identificare e diagnosticare automaticamente lesioni renali utilizzando TC senza mezzo di contrasto o screening opportunistico.

Panoramica dello studio

Stato

Non ancora reclutamento

Condizioni

Descrizione dettagliata

Questo studio stabilisce innanzitutto un modello di IA in grado di rilevare e diagnosticare efficacemente le lesioni renali sulla base di uno studio di coorte retrospettivo multicentrico. Successivamente, il modello di IA viene applicato a una vasta popolazione retrospettiva e prospettica del mondo reale per convalidare e migliorarne l'efficacia.

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

10000

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

Luoghi di studio

  • Cina
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Cina, 200032
        • Fudan University Shanghai Cancer Center
        • Contatto:
        • Contatto:

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

N/A

Metodo di campionamento

Campione di probabilità

Popolazione di studio

Pazienti sottoposti a un esame TC dell'addome.

Descrizione

Criteri di inclusione:

  1. Pazienti sottoposti a esame TC addominale.
  2. Pazienti con lesioni renali gestiti secondo percorsi clinici standard, inclusi follow-up, biopsia o intervento chirurgico.
  3. Lesioni maligne confermate patologicamente; lesioni benigne confermate mediante diagnosi patologica o follow-up di imaging.
  4. Nessun trattamento precedente ricevuto per la malattia renale.

Criteri di esclusione:

  1. Pazienti che rifiutano il follow-up, la biopsia o l'intervento chirurgico raccomandati, impedendo una diagnosi definitiva della lesione renale.
  2. Assenza di conferma patologica completa per lesioni sospettate di essere maligne.
  3. Pazienti che hanno ricevuto qualsiasi forma di trattamento precedente per la lesione renale.
  4. Scarsa qualità dell'immagine che ha ostacolato la valutazione diagnostica.

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

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Sviluppo di un sistema diagnostico intelligente per le malattie renali basato su scansioni TC.
Lasso di tempo: 1 anno
Per costruire un sistema intelligente per il rilevamento di lesioni di massa renale e la loro differenziazione in cisti, neoplasie benigne e maligne.
1 anno

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Ulteriormente sviluppare il modello di intelligenza artificiale per diagnosticare efficacemente i tipi patologici dei tumori renali comuni.
Lasso di tempo: 1 anno
1 anno

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Fudan University

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 gennaio 2026

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2028

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2028

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

13 dicembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

13 dicembre 2025

Primo Inserito (Effettivo)

26 dicembre 2025

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

26 dicembre 2025

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

13 dicembre 2025

Ultimo verificato

1 ottobre 2025

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Parole chiave

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2509-Exp275

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

Hai intenzione di condividere i dati dei singoli partecipanti (IPD)?

INDECISO

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

Queste informazioni sono state recuperate direttamente dal sito web clinicaltrials.gov senza alcuna modifica. In caso di richieste di modifica, rimozione o aggiornamento dei dettagli dello studio, contattare register@clinicaltrials.gov. Non appena verrà implementata una modifica su clinicaltrials.gov, questa verrà aggiornata automaticamente anche sul nostro sito web .

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