Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC
2026年5月31日 更新者：Wen-zhao ZHONG
Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC: a Prospective, Controlled Clinical Trial Protocol
The goal of this clinical trial is to evaluate the effectiveness and safety of a locally deployed artificial intelligence (AI) decision-support model in the multidisciplinary team (MDT) process for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC).
The main questions it aims to answer :
What is the level of agreement between treatment recommendations generated by the AI model and those made by a traditional MDT? How often do clinicians modify their final treatment decision after reviewing the AI model's recommendation? Researchers will compare treatment plans from the traditional MDT (Arm 1), the AI model (Arm 2), and the clinician's final decision after reviewing the AI output (Arm 3) to assess consistency, decision modification rates, and clinical efficiency.
Participants will:
Have their clinical, imaging, and molecular data submitted to both the traditional MDT and the AI model for independent treatment recommendations Receive a final treatment plan determined by clinicians after reviewing both recommendations, with follow-up for safety and survival outcomes
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
300
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究連絡先
- 名前：qing liang, Dr.
- 電話番号：+86 17863321987
- メール：liangtsing99@163.com
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510000
- 募集
- Guangdong Provincial People's Hospital
-
コンタクト：
- Wenzhao Zhong, Dr.
- 電話番号：+8613609777314
- メール：13609777314@163.com
-
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
いいえ
説明
Inclusion Criteria:
- Age ≥ 18 years;
- MDT (Multidisciplinary Team) discussion deems a systemic treatment plan necessary;
- Complete clinical, imaging, and molecular pathological data.
Exclusion Criteria:
- Stage I patients;
- Diagnosed with a thoracic tumor other than NSCLC;
- Lack of detailed medical data, or missing data;
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：なし
- 介入モデル：単一グループの割り当て
- マスキング：なし（オープンラベル）
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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実験的：AI-Assisted Multidisciplinary Team Decision-Making for Non-Small Cell Lung Cancer
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The impact of artificial intelligence on clinicians' treatment plans
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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Consistency rate
時間枠：Baseline(MDT 1 Day)
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Consistency rate between Option 1 and Option 2 (calculated using Kappa value).
Consistency rate between Option 1 and Option 3 (decision modification rate).
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Baseline(MDT 1 Day)
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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MDT Discussion Process Time
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Time from start to end of multidisciplinary team (MDT) discussion, measured immediately after MDT end.
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Baseline(MDT Day 1)
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Quality of AI Recommendations
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated quality of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = very poor, 5 = excellent).
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Baseline(MDT Day 1)
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Clinical Acceptability of AI
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated clinical acceptability of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = unacceptable, 5 = fully acceptable).
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Baseline(MDT Day 1)
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MDT Discussion Efficiency
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated efficiency of MDT discussion process aided by AI using a Likert 5-point scale (1 = very inefficient, 5 = very efficient).
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Baseline(MDT Day 1)
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Process Convenience
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated convenience of the AI-integrated workflow using a Likert 5-point scale (1 = very inconvenient, 5 = very convenient).
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Baseline(MDT Day 1)
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Added Value to Clinical Decision
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated added value of AI to clinical decision-making using a Likert 5-point scale (1 = no added value, 5 = significant added value).
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Baseline(MDT Day 1)
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Learning and Training Value
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated learning and training value of AI system using a Likert 5-point scale (1 = no value, 5 = high value).
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Baseline(MDT Day 1)
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Overall Satisfaction
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated overall satisfaction with AI-assisted MDT using a Likert 5-point scale (1 = very dissatisfied, 5 = very satisfied).
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Baseline(MDT Day 1)
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Willingness to Use in Future
時間枠：Baseline(MDT Day 1)
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Physician-rated willingness to use AI system in future clinical practice using a Likert 5-point scale (1 = definitely not willing, 5 = definitely willing).
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Baseline(MDT Day 1)
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Disease-Free Survival (DFS)
時間枠：3 years
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Time from treatment initiation to disease recurrence or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
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3 years
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Progression-Free Survival (PFS)
時間枠：3 years
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Time from treatment initiation to disease progression or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
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3 years
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Overall Survival (OS)
時間枠：3 years
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Time from treatment initiation to death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
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3 years
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
出版物と役立つリンク
研究に関する情報を入力する責任者は、自発的にこれらの出版物を提供します。これらは、研究に関連するあらゆるものに関するものである可能性があります。
一般刊行物
- Pillay B, Wootten AC, Crowe H, Corcoran N, Tran B, Bowden P, Crowe J, Costello AJ. The impact of multidisciplinary team meetings on patient assessment, management and outcomes in oncology settings: A systematic review of the literature. Cancer Treat Rev. 2016 Jan;42:56-72. doi: 10.1016/j.ctrv.2015.11.007. Epub 2015 Nov 24.
- Kim JK, Chua ME, Li TG, Rickard M, Lorenzo AJ. Novel AI applications in systematic review: GPT-4 assisted data extraction, analysis, review of bias. BMJ Evid Based Med. 2025 Sep 22;30(5):313-322. doi: 10.1136/bmjebm-2024-113066.
- Wiegand TLT, Jung LB, Gudera JA, Schuhmacher LS, Moehrle P, Rischewski JF, Mehrzad P, Jeong S, Nguyen LH, Poeschla M, Velezmoro LI, Kruk L, Dimitriadis K, Koerte IK. Demographic inaccuracies and biases in the depiction of patients by artificial intelligence text-to-image generators. NPJ Digit Med. 2025 Jul 19;8(1):459. doi: 10.1038/s41746-025-01817-6.
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2025年12月1日
一次修了 (推定)
2027年10月31日
研究の完了 (推定)
2028年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年3月25日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年5月31日
最初の投稿 (実際)
2026年6月4日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年6月4日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年5月31日
最終確認日
2026年5月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- KY2025-1003-02
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
未定
IPD プランの説明
Patient information cannot be disclosed.
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。