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Research on the Development and Validation of Personalized Exercise Prescriptions for Breast Cancer Patients Based on Large Language Models

1 giugno 2026 aggiornato da: Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University

The goal of this observational study is to develop and evaluate a large language model (LLM)-based decision support system for exercise prescription in breast cancer patients, aiming to provide personalized decision-making support for postoperative breast cancer rehabilitation.

The main questions it aims to answer are:

How accurate, personalized, and safe are the exercise prescriptions generated by the fine-tuned LLM? How does the model's performance compare with other mainstream or non-fine-tuned models across different stages and subtypes of breast cancer? Participants are postoperative breast cancer rehabilitation patients treated at Sun Yat-sen Memorial Hospital of Sun Yat-sen University. They will have demographic, tumor, treatment, and physical fitness data collected; receive personalized exercise prescriptions automatically generated by the LLM-based system; and provide subjective evaluations on the feasibility and executability of the prescriptions.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

220

Contatti e Sedi

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

Luoghi di studio

  • Cina
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
        • Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University

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

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

Patients with breast cancer who have completed primary surgery and entered the postoperative rehabilitation stage at Sun Yat-sen Memorial Hospital, Sun Yat-sen University (Guangzhou, China).All participants receive individualized exercise prescriptions generated by large language models under physician supervision and approval, and their feedback on the feasibility of these prescriptions is collected.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • Adult patients aged 18-75 years with early-stage breast cancer who have undergone surgical treatment, such as mastectomy or breast-conserving surgery.
  • ECOG performance status of 0-1, with adequate physical condition to participate in rehabilitation assessment and exercise prescription activities.
  • Availability of essential clinical data, including demographic characteristics, tumor stage and subtype, treatment history, and baseline physical fitness assessment.
  • Able to communicate effectively, maintain stable follow-up contact, and voluntarily participate in evaluation and feedback on exercise prescriptions.

Exclusion Criteria:

  • Presence of severe postoperative complications or comorbidities (e.g., uncontrolled cardiac or pulmonary disease) that may interfere with participation in rehabilitation or pose a safety risk.
  • Significant physical or mobility impairments preventing the performance of prescribed exercises.
  • Severe psychiatric illness or cognitive dysfunction that hinders cooperation with assessments or follow-up.
  • Incomplete or missing key clinical data, making evaluation or follow-up impossible.
  • Any other condition deemed inappropriate for participation by the investigators.

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

Coorti e interventi

Gruppo / Coorte
Postoperative breast cancer patients receiving LLM-based exercise prescription evaluation
Postoperative breast cancer patients at Sun Yat-sen Memorial Hospital will have clinical and physical data collected. Each patient receives an exercise prescription generated by a fine-tuned large language model (LLM)-based decision support system and provides feedback on its feasibility.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Average 5-point Likert scores across five expert-defined dimensions-individualization, comprehensiveness, scientific rationality, safety, and executability-are used to compare the performance of fine-tuned models with that of mid-level physicians.
Lasso di tempo: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week
From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week

Misure di risultato secondarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Evaluation Form for Consistency Between Model Diagnostic Logic and Medical Consensus
Lasso di tempo: From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week

Measurement Method/Unit: A panel of expert reviewers (at least 3 senior physicians) conducts a blinded assessment of the model's diagnostic reasoning pathways in test cases using a dedicated evaluation form. The outcome is expressed as the mean score (points).

Rating Scale: 5-point Likert scale (1=Highly Unsound, 5=Highly Sound)

Interpretation of Scores: A higher score indicates better consistency of the model's diagnostic logic with established medical consensus.
From enrollment to completion of prescription evaluation at 1 week

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen 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 (Effettivo)

1 ottobre 2025

Completamento primario (Stimato)

1 settembre 2026

Completamento dello studio (Stimato)

1 luglio 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

25 novembre 2025

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

1 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

2 giugno 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

2 giugno 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

1 giugno 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • SYSKY-2025-786-01

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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