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전립선암 진단 및 예후 분석에 멀티모달 인공지능 시스템 적용

2026년 7월 22일 업데이트: Ren Shancheng, Shanghai Changzheng Hospital
전립선암에 다중 모드 데이터 융합을 적용하면 진단 정확도와 치료 결과를 향상시킬 수 있는 새로운 기회가 생길 것입니다. 영상, 유전체학, 병리학, 임상 데이터 등을 통합해 전립선암 정밀의학을 실현하고 환자의 생존예후를 획기적으로 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

연구 개요

상태

상태

현재 모집 상태 또는 확장 액세스 상태를 나타냅니다.
완전한

정황

정황

연구 중인 질병, 장애, 증후군, 질환 또는 부상입니다. ClinicalTrials.gov에서 조건에는 수명, 삶의 질 및 건강 위험과 같은 기타 건강 관련 문제도 포함될 수 있습니다.

개입 / 치료

개입 / 치료

임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.

상세 설명

전립선암은 전 세계적으로 남성에게 가장 널리 퍼진 악성 종양 중 하나입니다. 전 세계 암 통계에 따르면 새로운 전립선암 진단 건수가 매년 증가하고 있는 것으로 나타났습니다.

최근 몇 년 동안 다중 모드 데이터 융합 기술의 출현으로 전립선암에 대한 혁신적인 진단 및 예후 접근 방식이 마련되었습니다. 예를 들어, PSA 수준 및 Gleason 점수와 같은 임상 지표와 MRI 영상의 시너지 효과는 전립선암의 병기를 구체화할 뿐만 아니라 치료에 대한 환자의 예상 반응 및 생존 전망을 밝혀줍니다.

인공 지능의 기하급수적인 성장, 특히 딥 러닝과 머신 러닝 알고리즘의 광범위한 채택은 다중 모드 데이터 분석 영역에서 강력한 자산으로 부상했습니다. AI 기반 다중 모드 데이터 융합 시스템을 개발하면 방대한 의료 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있어 보다 미묘한 보조 진단 및 치료 의사 결정 프레임워크를 위한 토대를 마련할 수 있습니다.

연구 유형

연구 유형

임상 연구의 특성을 설명합니다. 연구 유형에는 중재 연구(임상 시험이라고도 함), 관찰 연구(환자 등록 포함) 및 확장된 액세스가 포함됩니다.
관찰

등록 (실제)

등록

임상 연구의 참가자 수. "예상" 등록은 연구원이 연구에 필요한 참가자의 목표 수입니다.
1651

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처

임상 연구를 위한 등록 질문에 답변할 수 있는 사람의 이름과 연락처 정보. 연구가 수행되는 각 위치에는 이러한 질문에 더 잘 대답할 수 있는 특정 연락처가 있을 수 있습니다.

연구 연락처 백업

연구 장소

  • 중국
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100021
        • Cancer Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, 중국, 510120
        • The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
    • Jiangsu
      • Nanjing, Jiangsu, 중국
        • Zhongda Hospital, Southeast University
      • Nanjing, Jiangsu, 중국, 210029
        • Jiangsu Provincial People's Hospita
      • Suzhou, Jiangsu, 중국, 215006
        • The First Affiliated Hospital of Soochow University
      • Yangzhou, Jiangsu, 중국, 225001
        • Northern Jiangsu People's Hospita
    • Shanghai Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, 중국, 200433
        • Changhai Hospital
      • Shanghai, Shanghai Municipality, 중국, 201209
        • Shanghai Changzheng Hospital
    • Sichuan
      • Chengdu, Sichuan, 중국, 610041
        • West China Hospital, Sichuan University
    • Zhejiang
      • Ningbo, Zhejiang, 중국, 315010
        • Ningbo No. 1 Hospita

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

자격 기준

임상 연구에 참여하고자 하는 사람들이 충족해야 하는 주요 요구 사항 또는 그들이 가져야 할 특성. 자격 기준은 포함 기준(사람이 연구에 참여하는 데 필요함)과 제외 기준(사람이 참여하지 못하게 하는 것)으로 구성됩니다. 적격성 기준 유형에는 연구가 건강한 지원자를 받아들이는지, 연령 또는 연령 그룹 요구 사항이 있는지 또는 성별에 따라 제한되는지가 포함됩니다.

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

전립선검사나 골반자기공명검사(MR)검사가 필요한 분

설명

포함 기준:

  1. 남성, 18~80세;
  2. 전립선 또는 골반자기공명(MR) 검사를 받은 정상 전립선, 전립선비대증 또는 전립선암 환자
  3. 2014년 1월 1일 이후 첫 방문.

제외 기준:

  1. 지난 5년 이내에 다른 악성종양 진단을 받은 환자;
  2. 영상 촬영 전 경요도 절제술이나 전립선 적출술을 받은 환자.
  3. 시험자의 판단에 따라 본 임상시험에 참여하기에 적합하지 않다고 판단되는 환자

위 기준 중 하나라도 충족하는 환자는 피험자로 등록할 수 없습니다.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

코호트 및 개입

그룹/코호트

그룹/코호트

생물 의학 또는 건강 결과에 대해 평가되는 관찰 연구의 참가자 그룹 또는 하위 그룹입니다.
개입 / 치료

개입 / 치료

임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.
디스커버리 코호트
PSA 수준> 4 ng/ml의 참가자는 후 향적으로 전립선 생검과 MPMR을 겪었습니다.
진단 검사: 멀티 모달 인공 지능 모델 (빔)
MPMRI 및 CFDNA 분석의 데이터는 딥 러닝에 의해 통합되고 처리됩니다. 모델의 출력은 성능을 평가하기 위해 전립선 생검의 최종 병리학 진단과 비교됩니다.
예상 내부 검증 코호트
4-10 ng/ml 그레이 구역의 PSA 수준을 갖는 전립선 생검 및 MPMR로 예정된 환자는이 그룹에 전향 적으로 동의하고 등록됩니다.
진단 검사: 멀티 모달 인공 지능 모델 (빔)
MPMRI 및 CFDNA 분석의 데이터는 딥 러닝에 의해 통합되고 처리됩니다. 모델의 출력은 성능을 평가하기 위해 전립선 생검의 최종 병리학 진단과 비교됩니다.
예상 외부 검증 코호트
4-10 ng/ml 그레이 구역의 PSA 수준을 갖는 전립선 생검 및 MPMR로 예정된 환자는이 그룹에 전향 적으로 동의하고 등록됩니다.
진단 검사: 멀티 모달 인공 지능 모델 (빔)
MPMRI 및 CFDNA 분석의 데이터는 딥 러닝에 의해 통합되고 처리됩니다. 모델의 출력은 성능을 평가하기 위해 전립선 생검의 최종 병리학 진단과 비교됩니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

주요 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입/치료의 효과를 평가하는 데 가장 중요한 계획된 결과 측정. 대부분의 임상 연구에는 하나의 주요 결과 측정이 있지만 일부는 둘 이상입니다.
결과 측정
기간
전립선 생검 병리학 결과(양성 또는 악성) 예측에 있어서 전립선암 다중모달 모델의 민감도
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검 병리 결과(양성 또는 악성) 예측에 있어 전립선암 다중 모드 모델의 특이성
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검 병리 결과(양성 또는 악성) 예측에 있어 전립선암 다중 모드 모델의 ROC 값
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.

2차 결과 측정

2차 결과 측정

임상 연구 프로토콜에서 개입의 효과를 평가하기 위한 1차 결과 측정만큼 중요하지는 않지만 여전히 관심이 있는 계획된 결과 측정입니다. 대부분의 임상 연구에는 하나 이상의 2차 결과 측정이 있습니다.
결과 측정
기간
전립선 생검을 받은 남성의 글리슨 점수 범주(≤6, 7, ≥8)의 병리학적 결과를 예측하는 전립선암 다중 모드 모델의 ROC 값
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검을 받은 남성의 글리슨 점수 범주(6, 7, ≥8)의 병리학적 결과를 예측하는 전립선암 다중 모델의 민감도
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검을 받은 남성의 글리슨 점수 범주(≤6, 7, ≥8)의 병리학적 결과 예측에서 전립선암 다중 모드 모델의 특이성
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검을 받은 남성의 임상적으로 유의미한 전립선암(csPCa)을 예측하는 전립선암 다중 모드 모델의 ROC 값
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검을 받은 남성의 임상적으로 유의미한 전립선암(csPCa) 예측에 있어 전립선암 다중 모드 모델의 민감도
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
전립선 생검을 받은 남성의 임상적으로 유의미한 전립선암(csPCa) 예측에 있어 전립선암 다중 모드 모델의 특이성
기간: 연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.
연구 완료 및 모든 데이터 분석을 통해 최대 1년이 소요될 수 있습니다.

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

스폰서

연구를 시작하고 연구에 대한 권한과 통제권을 가진 조직 또는 사람.
Shanghai Changzheng Hospital

협력자

협력자

임상 연구를 지원하는 스폰서 이외의 조직. 이 지원에는 자금 조달, 설계, 구현, 데이터 분석 또는 보고와 관련된 활동이 포함될 수 있습니다.
Changhai Hospital
Cancer Institute and Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences
West China Hospital
The First Affiliated Hospital of Soochow University
The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University
Zhongda Hospital
Ningbo No. 1 Hospital
Jiangsu Provincial People's Hospital
Northern Jiangsu People's Hospital

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

연구 시작

첫 번째 참가자가 임상 연구에 등록된 실제 날짜입니다. "예상" 연구 시작 날짜는 연구자가 연구 시작 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2024년 10월 10일

기본 완료 (실제)

기본 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정을 위한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 개입을 받은 날짜입니다. 임상 연구가 프로토콜에 따라 종료되었는지 또는 종료되었는지 여부는 이 날짜에 영향을 미치지 않습니다. 완료 날짜가 다른 1차 결과 측정이 둘 이상인 임상 연구의 경우 이 용어는 모든 1차 결과 측정에 대한 데이터 수집이 완료된 날짜를 나타냅니다. "예상" 기본 완료 날짜는 연구원이 연구의 기본 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2025년 7월 30일

연구 완료 (실제)

연구 완료

임상 연구의 마지막 참가자가 1차 결과 측정, 2차 결과 측정 및 부작용(즉, 마지막 참가자의 마지막 방문)에 대한 최종 데이터를 수집하기 위해 검사를 받거나 중재/치료를 받은 날짜입니다. "예상" 연구 완료 날짜는 연구원이 연구 완료 날짜가 될 것이라고 생각하는 날짜입니다.
2025년 7월 30일

연구 등록 날짜

최초 제출

최초 제출

연구 후원자 또는 연구자가 최초로 ClinicalTrials.gov에 연구 기록을 제출한 날짜. 일반적으로 처음 제출한 날짜와 ClinicalTrials.gov에서 기록을 사용할 수 있는 날짜(첫 게시 날짜) 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2024년 9월 6일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

QC 기준을 충족하는 최초 제출

연구 스폰서 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록을 처음 제출한 날짜입니다. 의뢰자 또는 조사자는 NLM의 QC 검토 기준이 충족되기 전에 연구 기록을 한 번 이상 수정하고 제출해야 할 수 있습니다. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2024년 9월 6일

처음 게시됨 (실제)

처음 게시됨

National Library of Medicine(NLM) 품질 관리(QC) 검토가 완료된 후 ClinicalTrials.gov에서 연구 기록을 처음 사용할 수 있는 날짜입니다. 일반적으로 연구 후원자 또는 연구자가 연구 기록을 제출한 날짜와 처음 게시된 날짜 사이에는 며칠의 지연이 있습니다.
2024년 9월 19일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

마지막 업데이트 게시됨

ClinicalTrials.gov에서 연구 기록이 변경된 가장 최근 날짜. 연구 후원자 또는 연구자가 변경 사항을 ClinicalTrials.gov에 제출한 시점(마지막 업데이트 제출 날짜)과 마지막 업데이트 게시 날짜 사이에 지연이 있을 수 있습니다.
2026년 7월 23일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

연구 후원자 또는 연구자가 국립 의학 도서관(NLM) 품질 관리(QC) 검토 기준과 일치하는 연구 기록에 대한 변경 사항을 제출한 가장 최근 날짜. 연구 기록이 NLM QC 검토 기준과 일치하는지 확인하는 것은 후원자 또는 조사자의 책임입니다.
2026년 7월 22일

마지막으로 확인됨

마지막으로 확인됨

연구 후원자 또는 조사자가 ClinicalTrials.gov에서 임상 연구에 대한 정보가 정확하고 최신 정보라고 확인한 가장 최근 날짜. 모집 상태가 모집인 연구인 경우; 아직 모집하지 않았습니다. 또는 활성, 비모집이 지난 2년 이내에 확인되지 않은 경우 연구의 모집 상태는 알 수 없음으로 표시됩니다.
2026년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

기타 연구 ID 번호

연구 후원자, 기금 제공자 또는 다른 사람이 임상 연구에 할당한 NCT 번호 이외의 식별자 또는 ID 번호. 이 번호에는 다른 시험 등록의 고유 식별자와 미국 국립보건원(National Institutes of Health) 보조금 번호가 포함될 수 있습니다.
  • M_PCa

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .

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