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AI Multimodal Model for Liver Cancer Diagnosis and Prognosis (AIM-LCAP)

28 giugno 2026 aggiornato da: Fubo Wang, Guangxi Medical University

A Comprehensive Study of Liver Cancer Diagnosis and Prognosis Prediction Based on Artificial Intelligence and Multimodal Data

This study aims to develop a comprehensive artificial intelligence model system integrating preoperative multimodal data (CT/MRI imaging, clinical laboratory data, and radiology report text) to achieve two core objectives. First, to develop a multimodal fusion diagnostic model for non-invasive and accurate preoperative differentiation of liver cancer subtypes, including distinguishing benign from malignant lesions and differentiating hepatocellular carcinoma from intrahepatic cholangiocarcinoma. Second, to develop a prognostic prediction model for patients with confirmed liver cancer undergoing radical surgery to assess postoperative progression-free survival and overall survival. This is a multicenter retrospective cohort study with an anticipated sample size of ≥600 patients. Model performance will be evaluated using AUC, accuracy, sensitivity, specificity, C-index, and calibration curves. Subgroup analysis will be conducted based on whether patients received neoadjuvant therapy.

Panoramica dello studio

Stato

Attivo, non reclutante

Condizioni

Tipo di studio

Osservativo

Iscrizione (Stimato)

600

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
    • Guangxi
      • Nanning, Guangxi, Cina
        • Guangxi Medical University First Affiliated 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

No

Metodo di campionamento

Campione non probabilistico

Popolazione di studio

(1) Key clinical, imaging, or pathological data severely missing or incomplete; (2) Preoperative CT or MRI images of poor quality or missing sequences, unable to perform reliable image analysis; (3) Prior local treatment for the target liver lesion, unless clearly recorded as neoadjuvant therapy before surgery; (4) Concurrent other malignant tumors; (5) Lost to follow-up or follow-up data cannot meet endpoint determination requirements.

Descrizione

Inclusion Criteria:

-Diagnostic Model Cohort:

  • Age ≥18 years
  • Underwent preoperative contrast-enhanced CT or MRI for clinically suspected liver space-occupying lesion
  • Have complete preoperative clinical laboratory data
  • Have complete original CT/MRI imaging data and radiology reports
  • Have definite pathological diagnosis from surgery or biopsy as gold standard

Prognostic Prediction Model Cohort (selected from diagnostic cohort):

  • Meet all diagnostic cohort inclusion criteria
  • Pathologically confirmed liver cancer
  • Underwent radical hepatectomy
  • Have complete preoperative multimodal data (CT/MRI imaging, clinical laboratory data, radiology reports)
  • Have complete postoperative follow-up data to determine progression-free survival and overall survival endpoints and time (minimum follow-up of 24 months)

Exclusion Criteria:

  • · Key clinical, imaging, or pathological data severely missing or incomplete

    • Preoperative CT or MRI images of poor quality or missing sequences, unable to perform reliable image analysis
    • Prior local treatment for the target liver lesion, unless clearly recorded as neoadjuvant therapy before surgery
    • Concurrent other malignant tumors
    • Lost to follow-up or follow-up data cannot meet endpoint determination requirements

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
Diagnostic
Diagnostic Model Cohort: Patients with suspected liver space-occupying lesions who underwent preoperative contrast-enhanced CT or MRI and have definite pathological diagnosis (surgical or biopsy) as gold standard.
Prognostic
Prognostic Prediction Model Cohort: Patients selected from the diagnostic cohort who were pathologically diagnosed with liver cancer, received radical hepatectomy, and have complete postoperative follow-up data (minimum 24 months) to determine progression-free survival and overall survival endpoints.

Cosa sta misurando lo studio?

Misure di risultato primarie

Misura del risultato
Misura Descrizione
Lasso di tempo
Diagnostic Accuracy of the Multimodal AI Model for Liver Lesion Classification
Lasso di tempo: At the time of initial diagnosis
The diagnostic performance of the multimodal AI model in differentiating benign from malignant liver lesions and distinguishing hepatocellular carcinoma from intrahepatic cholangiocarcinoma, evaluated using pathology results as the gold standard. Performance metrics include area under the receiver operating characteristic curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity.
At the time of initial diagnosis
Prognostic Performance of the Multimodal AI Model for Postoperative Survival Prediction
Lasso di tempo: minimum follow-up of 24 months
The prognostic performance of the multimodal AI model in predicting postoperative progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) in patients with pathologically confirmed liver cancer who underwent radical hepatectomy. Performance metric includes the concordance index (C-index). Calibration curves are also assessed.
minimum follow-up of 24 months

Collaboratori e investigatori

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

Sponsor

Guangxi Medical University

Pubblicazioni e link utili

La persona responsabile dell'inserimento delle informazioni sullo studio fornisce volontariamente queste pubblicazioni. Questi possono riguardare qualsiasi cosa relativa allo studio.

Pubblicazioni generali

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 dicembre 2025

Completamento primario (Stimato)

1 dicembre 2028

Completamento dello studio (Stimato)

1 dicembre 2028

Date di iscrizione allo studio

Primo inviato

14 giugno 2026

Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità

14 giugno 2026

Primo Inserito (Effettivo)

22 giugno 2026

Aggiornamenti dei record di studio

Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)

1 luglio 2026

Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC

28 giugno 2026

Ultimo verificato

1 giugno 2026

Maggiori informazioni

Termini relativi a questo studio

Termini MeSH pertinenti aggiuntivi

Altri numeri di identificazione dello studio

  • KY20260007

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

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