Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC

31 maja 2026 zaktualizowane przez: Wen-zhao ZHONG

Evaluating the Efficacy and Safety of AI Localization Models in Multidisciplinary Team Care for NSCLC: a Prospective, Controlled Clinical Trial Protocol

The goal of this clinical trial is to evaluate the effectiveness and safety of a locally deployed artificial intelligence (AI) decision-support model in the multidisciplinary team (MDT) process for patients with non-small cell lung cancer (NSCLC).

The main questions it aims to answer :

What is the level of agreement between treatment recommendations generated by the AI model and those made by a traditional MDT? How often do clinicians modify their final treatment decision after reviewing the AI model's recommendation? Researchers will compare treatment plans from the traditional MDT (Arm 1), the AI model (Arm 2), and the clinician's final decision after reviewing the AI output (Arm 3) to assess consistency, decision modification rates, and clinical efficiency.

Participants will:

Have their clinical, imaging, and molecular data submitted to both the traditional MDT and the AI model for independent treatment recommendations Receive a final treatment plan determined by clinicians after reviewing both recommendations, with follow-up for safety and survival outcomes

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

300

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Guangdong
      • Guangzhou, Guangdong, Chiny, 510000
        • Rekrutacyjny
        • Guangdong Provincial People's Hospital
        • Kontakt:

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

Opis

Inclusion Criteria:

  1. Age ≥ 18 years;
  2. MDT (Multidisciplinary Team) discussion deems a systemic treatment plan necessary;
  3. Complete clinical, imaging, and molecular pathological data.

Exclusion Criteria:

  1. Stage I patients;
  2. Diagnosed with a thoracic tumor other than NSCLC;
  3. Lack of detailed medical data, or missing data;

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

  • Główny cel: Leczenie
  • Przydział: Nie dotyczy
  • Model interwencyjny: Zadanie dla jednej grupy
  • Maskowanie: Brak (otwarta etykieta)

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: AI-Assisted Multidisciplinary Team Decision-Making for Non-Small Cell Lung Cancer
Test diagnostyczny: Treat Regimen
The impact of artificial intelligence on clinicians' treatment plans

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Consistency rate
Ramy czasowe: Baseline(MDT 1 Day)
Consistency rate between Option 1 and Option 2 (calculated using Kappa value). Consistency rate between Option 1 and Option 3 (decision modification rate).
Baseline(MDT 1 Day)

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
MDT Discussion Process Time
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Time from start to end of multidisciplinary team (MDT) discussion, measured immediately after MDT end.
Baseline(MDT Day 1)
Quality of AI Recommendations
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated quality of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = very poor, 5 = excellent).
Baseline(MDT Day 1)
Clinical Acceptability of AI
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated clinical acceptability of AI recommendations using a Likert 5-point scale (1 = unacceptable, 5 = fully acceptable).
Baseline(MDT Day 1)
MDT Discussion Efficiency
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated efficiency of MDT discussion process aided by AI using a Likert 5-point scale (1 = very inefficient, 5 = very efficient).
Baseline(MDT Day 1)
Process Convenience
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated convenience of the AI-integrated workflow using a Likert 5-point scale (1 = very inconvenient, 5 = very convenient).
Baseline(MDT Day 1)
Added Value to Clinical Decision
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated added value of AI to clinical decision-making using a Likert 5-point scale (1 = no added value, 5 = significant added value).
Baseline(MDT Day 1)
Learning and Training Value
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated learning and training value of AI system using a Likert 5-point scale (1 = no value, 5 = high value).
Baseline(MDT Day 1)
Overall Satisfaction
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated overall satisfaction with AI-assisted MDT using a Likert 5-point scale (1 = very dissatisfied, 5 = very satisfied).
Baseline(MDT Day 1)
Willingness to Use in Future
Ramy czasowe: Baseline(MDT Day 1)
Physician-rated willingness to use AI system in future clinical practice using a Likert 5-point scale (1 = definitely not willing, 5 = definitely willing).
Baseline(MDT Day 1)
Disease-Free Survival (DFS)
Ramy czasowe: 3 years
Time from treatment initiation to disease recurrence or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
3 years
Progression-Free Survival (PFS)
Ramy czasowe: 3 years
Time from treatment initiation to disease progression or death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
3 years
Overall Survival (OS)
Ramy czasowe: 3 years
Time from treatment initiation to death from any cause, assessed every 3-6 months during 2-3 years follow-up.
3 years

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Wen-zhao ZHONG

Współpracownicy

Guangdong Provincial People's Hospital

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Publikacje ogólne

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 grudnia 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

31 października 2027

Ukończenie studiów (Szacowany)

31 grudnia 2028

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

25 marca 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

31 maja 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

4 czerwca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

4 czerwca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

31 maja 2026

Ostatnia weryfikacja

1 maja 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • KY2025-1003-02

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIEZDECYDOWANY

Opis planu IPD

Patient information cannot be disclosed.

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 .

Subskrybuj