- ICH GCP
- 미국 임상 시험 레지스트리
- 임상시험 NCT07727343
AI-Guided TURBT for Bladder Cancer (AITURBT)
2026년 7월 23일 업데이트: 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.
연구 개요
연구 유형
중재적
등록 (추정된)
170
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Lingzhi Du, MD
- 전화번호: +86-19839759960
- 이메일: 20301050222@fudan.edu.cn
연구 연락처 백업
- 이름: Jiajun Wang, MD
- 전화번호: +86-15201926887
- 이메일: wang.hang@zs-hospital.sh.cn
참여기준
연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
설명
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.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 치료
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 더블
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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간섭 없음: 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.
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실험적: 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.
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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.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Recurrence-Free Survival (RFS)
기간: Time Frame: Up to 24 months post-surgery
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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.
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Time Frame: Up to 24 months post-surgery
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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Surgical Duration
기간: Day of surgery (intraoperative)
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Time from cystoscope entry into the bladder to successful placement of the urinary catheter at the end of surgery, recorded in minutes.
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Day of surgery (intraoperative)
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Intraoperative Blood Loss
기간: Day of surgery (intraoperative
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Total blood loss during surgery, calculated by suction canister fluid minus irrigation fluid plus gauze weighing method, recorded in milliliters (mL).
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Day of surgery (intraoperative
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Perioperative Bleeding Rate
기간: Up to 14 days post-surgery
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Proportion of participants experiencing bleeding requiring interventional therapy, unplanned reoperation, or blood transfusion within 14 days post-surgery.
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Up to 14 days post-surgery
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Number of Lesions Detected Intraoperatively
기간: Day of surgery (intraoperative)
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Total number of tumor lesions identified and documented during the surgical procedure.
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Day of surgery (intraoperative)
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Postoperative Residual Lesion Rate
기간: Up to 3 months post-surgery
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Proportion of participants with residual or newly detected lesions at the first postoperative cystoscopy follow-up visit.
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Up to 3 months post-surgery
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Surgery-Related Complication Rate
기간: Up to 30 days post-surgery
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Incidence and severity of postoperative complications graded according to the Clavien-Dindo Classification (Grade I to V) within 30 days post-surgery.
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Up to 30 days post-surgery
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
스폰서
수사관
- 연구 책임자: Jiajun Wang, MD, Fudan University
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 (추정된)
2026년 8월 1일
기본 완료 (추정된)
2027년 5월 31일
연구 완료 (추정된)
2028년 11월 30일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 7월 19일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 7월 23일
처음 게시됨 (실제)
2026년 7월 27일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 7월 27일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 7월 23일
마지막으로 확인됨
2026년 7월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- ZS-AI based navigation
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
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.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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