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Modelos de inteligência artificial para previsão de precisão e tratamento do câncer de próstata

27 de outubro de 2024 atualizado por: Shao Pengfei

Previsão e tratamento precisos do câncer de próstata por imagens de slides inteiros e ressonâncias magnéticas baseadas em modelos de inteligência artificial

O objetivo deste ensaio clínico é se os modelos de inteligência artificial podem ser usados ​​para diagnóstico clínico pré-operatório preciso e diagnóstico pós-operatório de achados patológicos, e também medirá a precisão das previsões feitas pelos modelos de inteligência artificial.As principais questões-alvo abordadas pelo modelo edifício são:

  1. se o modelo de IA pode aprender com ressonância magnética pré-operatória e imagens inteiras de slides pós-operatórias, de modo a prever com precisão informações como benignidade ou malignidade, agressividade, classificação, subtipos, genes, etc. para participantes suspeitos de ter câncer de próstata no pré-operatório/punctura.
  2. se o modelo de IA é capaz de aprender lâminas de macropatologia pós-operatória para permitir o diagnóstico de resultados de lâminas de patologia cirúrgica em novos participantes.

Os participantes irão:

  1. realizar um exame de ressonância magnética e ter suas imagens de ressonância magnética analisadas pelo modelo de IA estabelecido para fazer um diagnóstico preciso delas.
  2. Com base no diagnóstico, se houver previsão de câncer de próstata, eles serão submetidos a uma cirurgia radical de câncer de próstata e refinarão sua patologia cirúrgica.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Condições

Intervenção / Tratamento

Descrição detalhada

Com base na tecnologia de inteligência artificial, o modelo de previsão é construído delineando a correlação de mapeamento quantitativo entre imagens de slides inteiras anotadas de câncer de próstata e ressonância magnética, e esclarecendo as características comuns. Em primeiro lugar, o modelo pode diagnosticar com precisão a patologia radical do cancro da próstata, que pode ser isenta da imuno-histoquímica para obter informações patológicas detalhadas; em segundo lugar, o modelo de previsão de IA estabelecido pode diagnosticar com precisão o benigno/maligno, a invasividade, o grau e o subtipo do câncer de próstata, prevendo as imagens de ressonância magnética do participante antes da cirurgia ou punção, de modo que um plano de tratamento personalizado possa ser formulado para o paciente antes da operação ou punção . Por fim, baseado na tecnologia de IA, o modelo aprende com as imagens de ressonância magnética e realiza a reconstrução 3D da próstata e das lesões antes da cirurgia/punção, esclarecendo assim a localização exata das lesões e orientando a punção ou tratamento cirúrgico.

Tipo de estudo

Intervencional

Inscrição (Estimado)

200

Estágio

  • Não aplicável

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

  • Nome: Pengfei Shao, Professor
  • Número de telefone: 13851925825
  • E-mail: spf032@hotmail.com

Estude backup de contato

  • Nome: Pan Zang, Postgraduate
  • Número de telefone: 18914730216
  • E-mail: 896381164@qq.com

Locais de estudo

  • China
    • Jiangsu
      • Nanjing, Jiangsu, China, 210036
        • The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University (Jiangsu Provincial People's Hospital)

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto
  • Adulto mais velho

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Descrição

Critérios de inclusão:

  • Pacientes com suspeita de CaP (PSA elevado ou lesões suspeitas positivas em resultados de ultrassonografia ou ressonância magnética);

Critérios de exclusão:

  • Tratamento prévio da próstata sob qualquer forma, incluindo cirurgia, radioterapia/quimioterapia, terapia endócrina, terapia direcionada e imunoterapia;
  • Pacientes com algum item faltando na informação clínica e patológica inicial;
  • Pacientes com histórico de outras doenças malignas, comorbidades graves ou outros problemas de saúde;
  • Incapaz de fornecer/assinar um termo de consentimento informado;
  • Pacientes que, no julgamento do investigador, são considerados inaptos para participar deste ensaio clínico;

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

  • Finalidade Principal: Diagnóstico
  • Alocação: Randomizado
  • Modelo Intervencional: Atribuição Paralela
  • Mascaramento: Triplo

Armas e Intervenções

Grupo de Participantes / Braço
Intervenção / Tratamento
Experimental: Grupo experimental
Este grupo de pacientes receberá previsões auxiliadas por modelos de inteligência artificial.
Teste de diagnostico: Modelos de inteligência artificial de previsão precisa
Teste de diagnóstico: modelos de inteligência artificial de previsão precisa Patologia pós-operatória, diagnóstico pré-operatório preciso (incluindo benigno e maligno, invasivo, classificação, subtipos) ou modelagem de lesão 3D serão previstos com base no modelo preditivo de IA em resposta às informações fornecidas
Sem intervenção: Grupo de controle
Este grupo de pacientes não receberá previsões auxiliadas por modelos de inteligência artificial.

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Predição da patologia pós-radical do câncer de próstata após prostatectomia radical usando o modelo de avaliação abrangente 'AUC'
Prazo: Desde a inscrição no assunto até o pós-operatório inicial, geralmente de 30 a 90 dias.
'AUC' refere-se à área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic), que indica o desempenho do modelo na previsão de informações patológicas relacionadas à imunohistoquímica do câncer de próstata após a cirurgia, e a AUC varia de 0-1, com o valor maior indicando o melhor efeito de previsão.
Desde a inscrição no assunto até o pós-operatório inicial, geralmente de 30 a 90 dias.
Predição do desempenho da patologia pós-radical pelo modelo de avaliação abrangente 'AUC'
Prazo: Desde a inscrição no assunto até o pós-operatório inicial, geralmente de 30 a 90 dias.
'AUC' refere-se à área sob a curva ROC (Receiver Operating Characteristic), indicando o nível de desempenho do modelo na predição do câncer de próstata no pré-operatório, com AUC variando de 0-1, com valores maiores indicando melhores resultados de predição.
Desde a inscrição no assunto até o pós-operatório inicial, geralmente de 30 a 90 dias.
'Pontuação F1' para avaliar o desempenho da modelagem 3D pré-operatória
Prazo: Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.
Uma média reconciliada da precisão e recuperação da modelagem 3D pré-operatória avaliada por meio da 'pontuação F1', que representa a correspondência com a situação real.
Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.

Medidas de resultados secundários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
Avalie a quantidade de diferença de custo entre o modelo preditivo e a abordagem clínica por meio de "economia de custos econômicos"
Prazo: Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.
Compare a diferença nos custos incorridos usando um modelo preditivo com aqueles previstos usando uma abordagem clínica, a diferença será em yuans.
Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.
"Tempo de Diagnóstico" avalia o tempo necessário para prever patologia relacionada à imunohistoquímica no pós-operatório.
Prazo: Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.
O tempo gasto no pós-operatório prevendo ou auxiliando o patologista na obtenção de informações patológicas relacionadas à imunohistoquímica é avaliado pelo "Tempo de Diagnóstico" e será medido em minutos.
Desde a inscrição do sujeito até a recuperação inicial pós-cirurgia/punção, geralmente 30-90 dias.

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Patrocinador

Shao Pengfei

Colaboradores

Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2024

Conclusão Primária (Estimado)

1 de janeiro de 2030

Conclusão do estudo (Estimado)

31 de dezembro de 2030

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

13 de agosto de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

27 de outubro de 2024

Primeira postagem (Real)

29 de outubro de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Real)

29 de outubro de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

27 de outubro de 2024

Última verificação

1 de outubro de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Palavras-chave

Termos MeSH relevantes adicionais

Outros números de identificação do estudo

  • Shao Pengfei

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

produto fabricado e exportado dos EUA

Não

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