- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT06761742
Opracowanie modelu AI do diagnostyki nowotworu nerek z wykorzystaniem tomografii komputerowej i testów laboratoryjnych
30 grudnia 2024 zaktualizowane przez: RenJi Hospital
Model sztucznej inteligencji do dokładnej diagnostyki nowotworów nerek w oparciu o wielofazową tomografię komputerową ze wzmocnieniem kontrastowym i badania laboratoryjne: opracowanie modelu i wieloośrodkowe badanie oceniające
Celem tego wieloośrodkowego badania retrospektywnego jest opracowanie multimodalnego modelu diagnostycznego opartego na sztucznej inteligencji, wykorzystującego przedoperacyjne obrazy tomografii komputerowej ze wzmocnieniem kontrastowym i rutynowe parametry laboratoryjne pochodzące od pacjentów z guzami nerki.
Model ma pomóc klinicystom w dokładnym przewidywaniu patologicznych podtypów guzów nerki przed operacją, umożliwiając szczegółowe diagnozowanie i postęp medycyny precyzyjnej.
Przegląd badań
Status
Zakończony
Warunki
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Rzeczywisty)
1922
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Shanghai
-
Shanghai, Shanghai, Chiny, 200120
- Shanghai Jiaotong University School of Medicine, Renji Hospital
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dziecko
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Badana populacja składa się z pacjentów, którzy przeszli resekcję guza nerki w wielu ośrodkach, z pełnym przedoperacyjnym obrazowaniem i danymi laboratoryjnymi.
Do kwalifikujących się uczestników zaliczają się osoby z patologicznym rozpoznaniem raka jasnokomórkowego nerki, raka brodawkowatego nerki, raka chromofobowego nerkowokomórkowego, naczyniakomięśniakotłuszczaka nerki lub onkocytoma nerki.
Wykluczano pacjentów z niekompletnymi danymi obrazowymi, obrazami CT o złej jakości lub współistnieniem wielu typów patologicznych guzów nerki.
Opis
Kryteria włączenia:
- Przeprowadzono resekcję guza nerki z pełnym raportem patologicznym po operacji, a rozpoznanie patologiczne to jeden z następujących typów: rak jasnokomórkowy nerki, rak brodawkowatokomórkowy nerki, rak chromofobowy nerkowokomórkowy, naczyniakomięśniakotłuszczak nerki lub onkocytoma nerki.
- Pełne i dostępne czterofazowe tomografia komputerowa ze wzmocnieniem kontrastowym przed operacją.
- Kompletne i dostępne rutynowe wyniki badań laboratoryjnych przed operacją.
Kryteria wykluczenia:
- Niekompletne dane CT lub niska jakość obrazu, która wpływa na analizę diagnostyczną.
- Odstęp czasu dłuższy niż trzy miesiące pomiędzy badaniami obrazowymi lub laboratoryjnymi a diagnozą patologiczną.
- Pacjenci ze zdiagnozowanym naczyniakomięśniakotłuszczakiem nerek bogatym w tłuszcz (AML).
- Diagnostyka patologiczna wskazująca na współistnienie dwóch lub więcej typów patologicznych nowotworów nerki.
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
Zestaw treningowy
|
|
Zestaw walidacyjny
|
|
Wewnętrzny zestaw testowy
|
|
Zewnętrzny zestaw testowy
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Ramy czasowe |
|---|---|
|
raport patologiczny pooperacyjny
Ramy czasowe: Od momentu operacji do wydania pooperacyjnego raportu patologicznego (zwykle w ciągu 2 tygodni po operacji).
|
Od momentu operacji do wydania pooperacyjnego raportu patologicznego (zwykle w ciągu 2 tygodni po operacji).
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
1 stycznia 2024
Zakończenie podstawowe (Rzeczywisty)
1 grudnia 2024
Ukończenie studiów (Rzeczywisty)
1 grudnia 2024
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
30 grudnia 2024
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
30 grudnia 2024
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
25 marca 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
30 grudnia 2024
Ostatnia weryfikacja
1 grudnia 2024
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
- Choroby układu moczowo-płciowego
- Nowotwory układu moczowo-płciowego
- Nowotwory według lokalizacji
- Nowotwory
- Choroby układu moczowo-płciowego u mężczyzn
- Choroby nerek
- Choroby Urologiczne
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet
- Choroby układu moczowo-płciowego kobiet i powikłania ciąży
- Nowotwory urologiczne
- Nowotwory nerek
Inne numery identyfikacyjne badania
- DiagnosisModel_RenalTumor_AI
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
TAK
Opis planu IPD
Dane zostaną udostępnione zainteresowanym partnerom badawczym na uzasadnioną prośbę Wei Zhai lub Oddziału Urologii, Szpitala Renji, Szkoły Medycznej Uniwersytetu Jiao Tong w Szanghaju, Szanghaj, Chiny.; warunkiem koniecznym jest umowa o przekazanie danych, zatwierdzona przez działy prawne wnioskującego badacza oraz wszystkie działy prawne instytucji, które przekazały dane do badania, oraz poświadczenie etyczne.
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .