Retrospektywne Modele Fundamentów Patologii
16 listopada 2025 zaktualizowane przez: Nanfang Hospital, Southern Medical University
Rozwój i zastosowanie kliniczne opartych na głębokim uczeniu retrospektywnych modeli podstawowych w patologii
Integrując retrospektywne dane multimodalne, takie jak patologia i obrazowanie, technologie sztucznej inteligencji oferują nowatorskie rozwiązania w zakresie klasyfikacji chorób, stopniowania nowotworów, podtypów histologicznych i molekularnych, doboru schematów chemioterapii, stratyfikacji ryzyka oraz przewidywania odpowiedzi na leczenie.
Kierunek ten nie tylko pogłębia nasze zrozumienie biologicznych cech guzów, ale także zapewnia niezbędne wsparcie dla medycyny precyzyjnej i terapii zindywidualizowanej.
Ma on znaczną wartość teoretyczną i praktyczną oraz istotne implikacje dla łagodzenia napiętych zasobów medycznych i poprawy dokładności podejmowania decyzji terapeutycznych, stanowiąc zaawansowane zastosowanie o znacznych możliwościach translacyjnych.
Przegląd badań
Status
Rejestracja na zaproszenie
Warunki
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Szacowany)
2000
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Lokalizacje studiów
-
-
Guangdong
-
Guangzhou, Guangdong, Chiny, 510515
- Nanfang Hospital, Southern Medical University
-
-
Shandong
-
Jinan, Shandong, Chiny, 250014
- Qianfoshan 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
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Kryteria włączenia obejmowały pacjentów w wieku 18-75 lat z ostateczną diagnozą patologiczną.
Wszystkie przypadki zostały retrospektywnie zebrane ze Szpitala Nanfang Południowego Uniwersytetu Medycznego (NFHSMU).
Opis
Kryteria włączenia:
- Wiek 18-75 lat.
- Pacjenci z kompletnymi szkiełkami patologicznymi i informacjami klinicznymi.
Kryteria wykluczenia:
1. Pacjenci z brakującymi danymi lub próbkami niespełniającymi wymagań kontroli jakości do analizy.
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 zestawu zewnętrznego walidacji QFSH
1000 slajdów od 1000 kwalifikujących się osób uzyskano w szpitalu Qianfoshan (QFSH, Jinan, Chiny) między styczniem 2020 r. A lipcem 2025 r., Które wykorzystano do potwierdzenia modeli Foundation Foundation.
|
|
Zbiór danych NFH
Przeprowadziliśmy badanie walidacyjne w celu porównania skuteczności diagnostycznej między patologami, naszym podstawowym modelem patologicznym oraz diagnozą wspomaganą przez sztuczną inteligencję z udziałem patologa.
Badanie to zostało zainicjowane w Szpitalu Nanfang przy Południowym Uniwersytecie Medycznym (NFHSMU), z rekrutacją pacjentów od 1 stycznia 2011 roku do 31 lipca 2024 roku.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Obszar pod krzywą ROC (AUC)
Ramy czasowe: Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
Obszar pod krzywą
|
Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Specyficzność
Ramy czasowe: Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
Prawdziwa wskaźnik ujemny (TNR) platformy diagnostycznej, która jest stosunkiem między liczbą osób ujemnych prawidłowo skategoryzowanych według platformy a całkowitą liczbą rzeczywistych osób ujemnych (%).
|
Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
|
Wrażliwość
Ramy czasowe: Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
Prawdziwa wskaźnik dodatniej (TPR) platformy diagnostycznej, która jest stosunkiem między liczbą pozytywnych osób poprawnie skategoryzowanych według platformy a całkowitą liczbą rzeczywistych osób dodatnich (%).
|
Ocena diagnostyczna zostanie przeprowadzona w ciągu 1 tygodnia, kiedy WSIS zostaną uzyskane
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Śledczy
- Dyrektor Studium: Li Liang, Nanfang Hospital, Southern Medical University
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 sierpnia 2025
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
1 lipca 2027
Ukończenie studiów (Szacowany)
1 lipca 2028
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
16 listopada 2025
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
16 listopada 2025
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
20 listopada 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
20 listopada 2025
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
16 listopada 2025
Ostatnia weryfikacja
1 listopada 2025
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- NFEC-2025-419
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIE
Opis planu IPD
Wnioski o udostępnienie danych zebranych i przeanalizowanych w ramach niniejszego badania będą rozpatrywane, jeżeli wniosek jest zgodny z interesem publicznym, a wnioskodawca jest gotowy podpisać umowę o dostępie do danych.
Kontakt możliwy jest poprzez autora korespondencyjnego.
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 .