Modelo multimodal prevê recorrência (FUTURE12)
13 de novembro de 2024 atualizado por: Qun Zhao
Modelo multimodal de inteligência artificial baseado em patologia por imagem clínica para previsão de recorrência pós-operatória de câncer gástrico localmente avançado
Este estudo se concentra no desenvolvimento de um modelo avançado que combina informações clínicas, imagens e dados patológicos para prever a probabilidade de retorno do câncer após a cirurgia em pacientes com câncer gástrico localmente avançado.
Ao utilizar inteligência artificial (IA), este modelo analisa várias fontes de dados para criar uma previsão mais precisa do risco de recorrência, o que pode ajudar médicos, pacientes e familiares a compreender melhor as probabilidades de recorrência.
Esta abordagem baseada em IA permite que os prestadores de cuidados de saúde tomem decisões mais informadas sobre cuidados de acompanhamento personalizados e potenciais tratamentos adicionais para melhorar os resultados dos pacientes.
Visão geral do estudo
Status
Concluído
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Observacional
Inscrição (Real)
93
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.
Locais de estudo
-
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Hebei
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Shijiazhuang, Hebei, China, 050011
- The Fourth Hospital of Hebei Medical University
-
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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
Não
Método de amostragem
Amostra Não Probabilística
População do estudo
A população do estudo inclui pacientes adultos (com 18 anos ou mais) com diagnóstico de câncer gástrico localmente avançado (estágio II ou III) que foram submetidos à ressecção cirúrgica.
Esta população é selecionada com base na disponibilidade de dados clínicos, de imagem e patológicos completos necessários para análise pelo modelo preditivo multimodal baseado em IA.
O estudo se concentra na avaliação do risco de recorrência pós-operatória neste grupo específico para melhorar o acompanhamento personalizado e o planejamento do tratamento.
Descrição
**Critérios de inclusão:**
- Pacientes com diagnóstico de câncer gástrico localmente avançado (estágio II ou III).
- Pacientes submetidos à ressecção cirúrgica de câncer gástrico.
- Pacientes com dados clínicos, de imagem e patológicos completos disponíveis para análise.
- Idade 18 anos ou mais.
- Pacientes que fornecem consentimento informado para participar do estudo.
**Critérios de exclusão:**
- Pacientes com metástase à distância (Estágio IV) no momento do diagnóstico.
- Pacientes com dados clínicos, de imagem ou patológicos incompletos ou ausentes.
- Pacientes que receberam tratamento prévio para câncer gástrico que não seja ressecção cirúrgica.
- Pacientes com outras doenças malignas concomitantes.
- Pacientes que não podem ou não desejam cumprir os requisitos de acompanhamento do estudo.
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
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
|---|---|---|
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Precisão de previsão de recorrência pós-operatória em câncer gástrico localmente avançado
Prazo: Acompanhamento pós-operatório de 24 meses
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A medida de resultado primário é a precisão do modelo multimodal de IA na previsão do risco de recorrência pós-operatória em pacientes com câncer gástrico localmente avançado.
Isto é avaliado comparando as previsões do modelo com eventos de recorrência reais durante um período de acompanhamento especificado, permitindo avaliar sua eficácia na identificação de pacientes de alto risco e orientar decisões clínicas.
|
Acompanhamento pós-operatório de 24 meses
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Colaboradores e Investigadores
É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.
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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 (Real)
1 de janeiro de 2022
Conclusão Primária (Real)
31 de outubro de 2024
Conclusão do estudo (Real)
31 de outubro de 2024
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
13 de novembro de 2024
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
13 de novembro de 2024
Primeira postagem (Real)
15 de novembro de 2024
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
15 de novembro de 2024
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
13 de novembro de 2024
Última verificação
1 de novembro de 2024
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- FUTURE12
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
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