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Large-scale Models of Esophageal Cancer and Related Research (DeepDT)

7 giugno 2026 aggiornato da: The First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology

Clinical Application Research of AI-Based Large Models for Early Screening, Diagnosis, Treatment, and Prognosis Assessment of Esophageal Cancer

The goal of this observational study is to learn about the clinical utility of an artificial intelligence (AI) large language model in patients undergoing screening, diagnosis, treatment, and prognosis assessment for esophageal cancer. The main question it aims to answer is:

Does the AI model improve early detection rate, diagnostic accuracy, treatment personalization, and prognostic prediction for esophageal cancer compared to standard care? Participants already receiving routine esophageal cancer management (including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up) as part of their regular medical care will have their de-identified data processed by the AI model; researchers will compare model-based recommendations and outcomes with standard care benchmarks over 3 years.

Last updated on Oct 31, 2027

Panoramica dello studio

Stato

Iscrizione su invito

Condizioni

Intervento / Trattamento

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

12000

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
    • Henan
      • Anyang, Henan, Cina, 455000
        • AnYang Tumor Hospital
      • Luoyang, Henan, Cina, 471000
        • The First Affiliated Hospital of Henan University of Science & Technology
      • Nanyang, Henan, Cina, 473000
        • Nanyang Central Hospital Medical Ethics Committee

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

The study population comprises patients receiving routine esophageal cancer management at participating healthcare institutions, including those undergoing screening (e.g., endoscopy), diagnosis (imaging, pathology), treatment (endoscopic resection, surgery, chemotherapy, radiotherapy), and prognostic follow-up. Inclusion criteria: age ≥18 years, suspected or confirmed esophageal cancer, and available complete clinical data (endoscopy, imaging, pathology, and follow-up records). Exclusion criteria: incomplete data or refusal to use medical records. The population spans early to advanced stages to evaluate the AI model across the full disease spectrum.

Descrizione

Inclusion Criteria:

  • 1. Aged 18 years or older. 2. Individuals with normal findings or inflammatory changes: endoscopic or pathological reports indicating "no significant abnormalities detected" or changes consistent with inflammation.

    3. Individuals with benign lesions: pathological reports specifying "absence of tumor cells" or a diagnosis consistent with benign lesions.

    4. Individuals with precancerous lesions: pathological reports with a definitive diagnosis of Low-grade Intraepithelial Neoplasia (LGIN) or High-grade Intraepithelial Neoplasia (HGIN).

    5. Individuals with malignant tumors: pathological reports confirming a diagnosis of esophageal squamous cell carcinoma or esophageal adenocarcinoma.

Exclusion Criteria:

  • 1. Diagnostically uncertain: Lack of definitive pathological evidence, or with doubtful clinical diagnosis.

    2. Poor data quality: Low-quality key imaging data (endoscopy, CT) that is unsuitable for analysis (e.g., severe artifacts, missing images).

    3. Severe missingness of key clinical or follow-up data (missing rate > 20%). 4. Confounding by other malignancies: Presence of other active malignant tumors other than esophageal cancer within 5 years prior to enrollment.

    5. Loss to follow-up: Failure to obtain key survival or recurrence follow-up information in the retrospective cohort.

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
Intervento / Trattamento
Single cohort
Patients receiving routine esophageal cancer management (including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up) as part of their regular medical care. De-identified data from these participants will be processed by an AI large language model, and model-based recommendations will be compared with standard care benchmarks over 3 years.
Altro: Observational study; no assigned intervention. Participants receive routine esophageal cancer management (endoscopy, imaging, pathology, clinical follow-up) as standard care.
Routine esophageal cancer management including endoscopy, imaging, pathology, and clinical follow-up as per standard clinical practice. No additional, experimental, or assigned intervention is administered. The AI large language model processes de-identified data from routine care for comparative analysis against standard care benchmarks over 3 years.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Lasso di tempo
Area under the ROC curve (AUC) of the multimodal model for diagnosing esophageal cancer, calculated by ROC analysis using pathological biopsy as the gold standard, based on 5-fold cross-validation on the internal validation set.
Lasso di tempo: Up to 3 years
Up to 3 years
Overall accuracy (proportion of correct classifications) of the multimodal model for diagnosing esophageal cancer, derived from the confusion matrix of the model's predictions on the internal validation set, with pathological biopsy as the gold standard.
Lasso di tempo: Up to 3 years
Up to 3 years
Concordance index (C-index) of the multimodal model for predicting overall survival and progression-free survival, derived from Cox proportional hazards model on time-to-event data.
Lasso di tempo: Up to 3 years
Up to 3 years

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

The First Affiliated Hospital of Henan University of Science and Technology

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)

15 maggio 2026

Completamento primario (Stimato)

31 ottobre 2027

Completamento dello studio (Stimato)

31 ottobre 2027

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

1 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

7 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

11 giugno 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

11 giugno 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

7 giugno 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • 2025-0697

Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)

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

NO

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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