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림프종 환자의 경구 요법 비순응 위험 조기 탐지를 위한 AI 기반 예측 및 중재 시스템. (LNH-AI-Tools)

2026년 4월 20일 업데이트: Grand Hôpital de Charleroi

림프종 환자 구강 치료 비순응 위험 조기 감지를 위한 AI 기반 예측 및 중재 시스템: 완전한 치료 경로와 설명 가능 도구가 결합된 알고리즘을 갖춘 상호운용 가능한 임상 인터페이스 통합

이 연구는 지속적인 품질 개선 계획의 일환입니다. 인공 지능을 통해 경구 요법에 대한 환자 순응도를 평가하는 것을 목표로 합니다. 현재 관행의 한계를 극복하고 임상 개입의 대응성과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

연구 개요

상태

상태

현재 모집 상태 또는 확장 액세스 상태를 나타냅니다.
모병

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

비호지킨 림프종은 강력한 정맥 내 화학요법 또는 표적 경구 요법을 포함한 엄격한 치료 프로토콜이 필요합니다. 이차적 면역억제는 기회감염 합병증을 예방하기 위해 경구 항감염 예방요법(발라시클로비르 또는 박트림 포르테와 같은)을 필요로 합니다. 그러나, 문헌에 따르면 경구 요법에서 순응도 어려움을 경험하는 환자가 최대 50%에 달하는 것으로 보고되어, 치료 효과를 저해하고, 심각한 감염 위험을 증가시키며, 장기간의 입원과 결과적으로 의료 시스템에 추가 비용을 초래합니다. 이 프로젝트는 실제 데이터를 기반으로 한 혁신적인 인공지능(AI) 도구를 개발하여 비순응의 초기 징후를 탐지하고 의료팀의 표적 개입을 가능하게 하는 것을 제안합니다. 우리의 접근법은 임상 데이터(환자, 질병, 조제 이력, 검사 결과, 약물 상호작용) 분석과 기계 학습 알고리즘(지도 학습 및 신경망)을 결합하여 위험 프로필을 식별합니다. 이 도구는 실시간 경고를 생성하고 환자의 주치의 및 조정 간호사에게 자동화된 알림, 전담 간호 상담 등과 같은 맞춤형 권장사항을 제공할 것입니다. 직관적인 인터페이스는 임상의와 간호사가 순응도 추세를 시각화하고 신속하게 조치할 수 있도록 합니다. 이 프로젝트는 다학제 팀(혈액종양 전문의, 고급 실무 간호사(APNs), 데이터 과학자, AI 전문가)과 환자 파트너를 기반으로 하여 실제 조건에서 도구를 검증합니다.

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 (추정된)

등록

임상 연구의 참가자 수. "예상" 등록은 연구원이 연구에 필요한 참가자의 목표 수입니다.
210

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

  • 벨기에
    • Hainaut
      • Charleroi, Hainaut, 벨기에, 6060
        • 모병
        • Grand Hôpital de Charleroi
        • 연락하다:
        • 연락하다:
        • 수석 연구원:
          • Delphine Pranger, MD
        • 수석 연구원:
          • Marie Detrait, MD, PhD
        • 부수사관:
          • Stéphanie De Prophetis, Nurse

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

아니

샘플링 방법

확률 샘플

연구 인구

샤를루아 종합병원 혈액과에서 비호지킨 림프종으로 치료받은 환자들.

설명

포함 기준:

  • 2025년 11월부터 그랑 오스피탈 드 샤를루아 혈액과에서 치료를 받는 18세 이상의 모든 환자
  • 림프종(비호지킨) 치료를 받는 환자
  • 정보에 입각한 동의를 할 수 있는 능력이 있는 환자

제외 기준:

  • 적격 기준을 충족하지 못한 기타 모든 환자

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.
후향적 코호트
2019년부터 2024년까지 경험적 기준으로 모니터링된 350명의 림프종 환자를 포함한 후향적 코호트
다른: 회고적 집단
20명의 환자로 구성된 후향적 그룹.
전향적 코호트
2025년 11월 시작 예정으로 최대 210명의 연속 환자를 포함하는 전향적 코호트 연구로, 기계 학습을 활용한 의사 결정 지원 도구 개발을 목표로 합니다.
다른: 전향적 집단
전향적 집단 환자의 추적 관찰

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
측정값 설명
기간
ROC-AUC
기간: 2027

설명: ROC-AUC : 수신자 조작 특성 - 곡선 아래 면적은 이진 분류 예측 알고리즘의 성능 지표입니다. ROC 곡선: 다양한 분류 임계값에서 진양성률(민감도) 대 위양성률(1-특이도)을 그래프로 나타냅니다. AUC: 이 곡선 아래의 면적(0에서 1까지의 범위). 높은 AUC는 더 나은 모델 성능을 나타냅니다-1.0은 완벽한 성능, 0.5는 무작위 추측을 의미합니다. ROC-AUC는 분류 임계값에 관계없이 모델이 클래스를 얼마나 잘 구별하는지 평가합니다.

시간 범위: 데이터가 사용 가능해질 시기, 2027년 말
2027

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
측정값 설명
기간
F1-점수
기간: 데이터가 이용 가능해질 때, 2027년 말에

F1-Score는 분류 알고리즘의 성능 지표로, 정밀도(올바른 긍정 예측 / 전체 긍정 예측)와 재현율(올바른 긍정 예측 / 실제 긍정)의 조화 평균입니다.

공식: F1 = 2 × (정밀도 × 재현율) / (정밀도 + 재현율) 범위: 0부터 1까지, 여기서 1은 완벽한 정밀도와 재현율을 의미하고 0은 최악의 성능을 나타냅니다.

F1-Score는 정밀도와 재현율을 균형 있게 조정하여, 거짓 긍정과 거짓 부정 모두를 피해야 할 때 이상적인 지표입니다.
데이터가 이용 가능해질 때, 2027년 말에

기타 결과 측정

기타 결과 측정

임상 시험의 경우 참가자에 대한 개입/치료의 효과를 결정하는 데 사용되는 프로토콜에 설명된 계획된 측정입니다. 관찰 연구에서 질병이나 특성의 패턴 또는 노출, 위험 요인 또는 치료와의 연관성을 설명하는 데 사용되는 측정 또는 관찰입니다. 결과 측정 유형에는 1차 결과 측정과 2차 결과 측정이 포함됩니다.
결과 측정
측정값 설명
기간
양성 클래스에 대한 재현율
기간: 2027

양성 클래스에 대한 재현율은 이진 분류를 위한 지표로, 다음과 같은 질문에 답합니다:

"실제 양성 중 모델이 올바르게 식별한 비율은 얼마인가?"

공식: 재현율 = 참 양성 / (참 양성 + 거짓 음성)

범위: 0에서 1 사이이며, 1은 모든 양성이 올바르게 예측되었음을 의미하고, 0은 하나도 예측되지 않았음을 의미합니다.

높은 재현율은 모델이 대부분의 양성 사례를 잘 포착한다는 것을 의미하지만, 더 많은 거짓 양성을 포함할 수도 있습니다. 양성(거짓 음성)을 놓치는 것이 비용이 많이 드는 경우에는 매우 중요합니다.
2027

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.
Grand Hôpital de Charleroi

수사관

수사관

임상 연구에 참여하는 연구원. 관련 용어에는 사이트 주임 조사관, 사이트 하위 조사자, 연구 의자, 연구 책임자 및 연구 주임 조사관이 포함됩니다.
  • 수석 연구원: Marie Detrait, MD, PhD, Grand Hôpital de Charleroi

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.
2026년 2월 15일

기본 완료 (추정된)

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.
2027년 12월 31일

연구 완료 (추정된)

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.
2029년 2월 15일

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.
2026년 4월 8일

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.
2026년 4월 20일

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.
2026년 4월 22일

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 4월 22일

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 4월 20일

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 4월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

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.
  • LNH-AI-Tools

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

현재 이 연구는 내부적으로 진행 중이며, 분석 후 모델이 다른 곳에서 사용될 수 있도록 적응될 수 있다면 이 옵션을 고려할 수 있습니다.

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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