Utvikling og anvendelse av en kunstig intelligens-drevet nøyaktig identifiseringsmodell for gastrisk kreft lymfeknutemetastase
Hebei medisinske universitet
Den kliniske studien med tittelen "Utvikling og anvendelse av en kunstig intelligens-drevet nøyaktig identifiseringsmodell for gastrisk kreft lymfeknutemetastase" har som mål å forbedre påvisning og behandling av magekreft gjennom bruk av banebrytende kunstig intelligens (AI) teknologi. Denne studien vil utvikle en AI-drevet modell designet for nøyaktig å identifisere lymfeknutemetastaser hos pasienter med magekreft, noe som er avgjørende for å iscenesette sykdommen og planlegge effektive behandlingsstrategier.
Forsøket vil involvere et tverrfaglig team av onkologer, radiologer, dataforskere og AI-eksperter som vil samarbeide for å lage et robust og presist identifikasjonssystem. Deltakerne vil gjennomgå standard diagnostiske prosedyrer, og AI-modellen vil analysere bildediagnostikk og patologiske data for å forutsi involvering av lymfeknute.
Ved å sammenligne AI-modellens spådommer med tradisjonelle diagnostiske metoder, søker studien å validere modellens nøyaktighet og effektivitet. Denne tilnærmingen forventes å forbedre tidlig oppdagelsesgrad, redusere diagnostiske feil og til slutt føre til bedre kliniske resultater for pasienter med magekreft. Den vellykkede implementeringen av denne AI-drevne modellen kan revolusjonere gjeldende standarder for omsorg og tjene som en blåkopi for integrering av AI-teknologier i andre kreftdiagnoser og -behandlinger.
Studieoversikt
Status
Intervensjon / Behandling
Studietype
Registrering (Antatt)
Kontakter og plasseringer
Studiesteder
-
-
Hebei
-
Shijiazhuang, Hebei, Kina, 050011
- Rekruttering
- Department of General Surgery
-
Hovedetterforsker:
- Qun Zhao, Doctor
-
Ta kontakt med:
- Ping'an Ding
- Telefonnummer: 031186095363
- E-post: ding_ping_an@hebmu.edu.cn
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Prøvetakingsmetode
Studiepopulasjon
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Diagnose av magekreft: Bekreftet diagnose av magekreft, enten nylig diagnostisert eller tilbakevendende.
- Lymfeknuteinvolvering: Mistenkt eller bekreftet involvering av lymfeknuter, som indikert av bildeundersøkelser eller patologirapporter.
- Alder: Pasienter i alderen 18 år eller eldre.
- Ytelsesstatus: En Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) ytelsesstatus på 0 til 2, noe som indikerer en funksjonsstatus som tillater deltakelse i studien.
- Informert samtykke: Evne til å gi skriftlig informert samtykke til å delta i studien.
Ekskluderingskriterier:
- Graviditet eller amming: Gravide eller ammende kvinner, på grunn av potensiell risiko for fosteret eller spedbarnet.
- Alvorlige komorbide tilstander: Tilstedeværelse av alvorlige komorbide medisinske tilstander som kan forstyrre studien eller utgjøre ytterligere risiko.
- Tidligere AI-drevet diagnostisk intervensjon: Tidligere bruk av alle AI-drevne diagnostiske modeller spesifikt for gastrisk kreft lymfeknutemetastaser.
- Manglende evne til å overholde: Manglende evne eller vilje til å overholde studieprosedyrer, inkludert oppfølgingsbesøk og datainnsamling.
- Mental eller kognitiv svikt: Tilstander som svekker evnen til å gi informert samtykke eller delta effektivt i studien.
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Identifikasjon av metastatiske lymfeknuter
Tidsramme: 2025-12-31
|
En prediksjonsmodell basert på kunstig intelligens-teknologi ble konstruert for nøyaktig å identifisere metastatiske perigastriske lymfeknuter før operasjon.
|
2025-12-31
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- FUTURE08
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .