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AI-Guided TURBT for Bladder Cancer (AITURBT)

2026年7月23日 更新者:Du Lingzhi、Fudan University

Evaluation of the Efficacy and Safety of an AI Navigation Planning System in Transurethral Resection of Bladder Tumor: A Prospective, Randomized, Controlled, Single-Center Study

This prospective, randomized, controlled, single-center study evaluates whether an AI navigation planning system used during Transurethral Resection of Bladder Tumor (TURBT) can improve recurrence-free survival in patients with non-muscle invasive bladder cancer. Participants are randomized to receive either standard TURBT surgery or standard TURBT with AI-assisted real-time tumor identification and resection margin guidance. The primary outcome is recurrence-free survival, with secondary outcomes including surgical duration, intraoperative blood loss, perioperative bleeding, and complication rates. The study aims to provide high-level evidence on the clinical utility of AI-assisted surgical navigation in bladder cancer treatment.

調査の概要

状態

まだ募集していません

条件

研究の種類

介入

入学 (推定)

170

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

研究連絡先のバックアップ

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 between 18 and 75 years, male or female.
  • Clinical or imaging diagnosis of non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC) according to international diagnostic standards (CT, MRI, ultrasound, cystoscopy).
  • Medically fit for TURBT surgery, with normal or essentially normal renal, cardiopulmonary, and hepatic function.
  • Willing and able to provide written informed consent (signed by the patient or a legally authorized representative).

Exclusion Criteria:

  • Pregnant or lactating women.
  • Severe dysfunction of other vital organs (heart, lungs, kidneys, etc.).
  • Imaging evidence of distant metastases.
  • Severe infection or active inflammation.
  • Psychiatric disorders or inability to comply with study procedures.
  • Any other condition deemed by the investigator as inappropriate for participation.

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:ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:ダブル

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
介入なし:control
Participants in the control group undergo conventional Transurethral Resection of Bladder Tumor (TURBT) following standard clinical guidelines. The surgeon determines tumor margins and resection range based solely on white-light cystoscopy findings and personal clinical experience, without the use of the AI navigation planning system. All perioperative management, including anesthesia, postoperative care, and follow-up protocols, is identical to that of the experimental group.
実験的:AI-navigation
Participants in the experimental group undergo standard TURBT with the assistance of the AI navigation planning system. During surgery, the real-time cystoscopic video is processed by the system, which automatically identifies suspicious tumor regions and dynamically displays recommended resection margins as visual overlays on the surgical monitor. The surgeon integrates this AI-generated information with clinical judgment to determine the final resection plan, with the ultimate decision-making authority remaining with the surgeon at all times. All perioperative management, including anesthesia, postoperative care, and follow-up protocols, is identical to that of the control group.
The AI Navigation Planning System is a software-based medical device that processes real-time video from a standard cystoscope during TURBT. It uses deep learning algorithms to automatically identify suspicious tumor regions and perform semantic segmentation of tumor boundaries on the endoscopic video stream. The system overlays the identified tumor areas and dynamically recommended resection margins onto the surgical monitor as visual guidance for the surgeon. The system achieves a diagnostic accuracy of 97% and an AUC of 0.97 in multi-center validation. It is designed to assist surgeons in achieving more complete tumor resection by reducing reliance on subjective visual assessment alone. The system operates locally on a standard workstation without requiring internet connectivity, ensuring data security.

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
Recurrence-Free Survival (RFS)
時間枠:Time Frame: Up to 24 months post-surgery
Time from surgery to the first occurrence of tumor recurrence confirmed by imaging (CT/MRI/ultrasound) or cystoscopy with pathological biopsy, or death from any cause, whichever occurs first. Participants without an event at the end of follow-up will be censored at the date of the last known follow-up visit.
Time Frame: Up to 24 months post-surgery

二次結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
Surgical Duration
時間枠:Day of surgery (intraoperative)
Time from cystoscope entry into the bladder to successful placement of the urinary catheter at the end of surgery, recorded in minutes.
Day of surgery (intraoperative)
Intraoperative Blood Loss
時間枠:Day of surgery (intraoperative
Total blood loss during surgery, calculated by suction canister fluid minus irrigation fluid plus gauze weighing method, recorded in milliliters (mL).
Day of surgery (intraoperative
Perioperative Bleeding Rate
時間枠:Up to 14 days post-surgery
Proportion of participants experiencing bleeding requiring interventional therapy, unplanned reoperation, or blood transfusion within 14 days post-surgery.
Up to 14 days post-surgery
Number of Lesions Detected Intraoperatively
時間枠:Day of surgery (intraoperative)
Total number of tumor lesions identified and documented during the surgical procedure.
Day of surgery (intraoperative)
Postoperative Residual Lesion Rate
時間枠:Up to 3 months post-surgery
Proportion of participants with residual or newly detected lesions at the first postoperative cystoscopy follow-up visit.
Up to 3 months post-surgery
Surgery-Related Complication Rate
時間枠:Up to 30 days post-surgery
Incidence and severity of postoperative complications graded according to the Clavien-Dindo Classification (Grade I to V) within 30 days post-surgery.
Up to 30 days post-surgery

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。

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捜査官

  • スタディディレクター:Jiajun Wang, MD、Fudan University

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 (推定)

2026年8月1日

一次修了 (推定)

2027年5月31日

研究の完了 (推定)

2028年11月30日

試験登録日

最初に提出

2026年7月19日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年7月23日

最初の投稿 (実際)

2026年7月27日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年7月27日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年7月23日

最終確認日

2026年7月1日

詳しくは

本研究に関する用語

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?

いいえ

IPD プランの説明

IPD will not be shared due to: (1) the informed consent form does not include provisions for sharing individual participant data with external researchers; (2) intraoperative video data contain sensitive patient information that cannot be fully anonymized; (3) institutional data governance policies restrict data sharing beyond the primary study team; and (4) the AI navigation system involves proprietary technology, and the validation dataset requires controlled access to protect intellectual property. Summary-level results will be made available in peer-reviewed publications.

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。

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