Denna sida har översatts automatiskt och översättningens korrekthet kan inte garanteras. Vänligen se engelsk version för en källtext.

AI-drivet precisionsbeslutsfattande för bukspottkörtelsjukdomar

23 februari 2026 uppdaterad av: Changhai Hospital

En multicentrisk klinisk studie om AI-driven precisionsbeslutsfattande för bukspottkörtelsjukdomar med kontrastförstärkt DT

Denna multicenterkliniska prövning utvärderar ett artificiellt intelligenssystem (AI) som är utformat för att assistera vid diagnostik och behandling av pankreassjukdomar. Med hjälp av kontrastförstärkta CT-scanningar jämför studien AI-systemets rekommendationer mot erfarna klinikers beslut för att verifiera systemets noggrannhet och säkerhet i en verklig miljö. Patienter kategoriseras i tre behandlingsgrupper: Intervention (kirurgi/behandling), Intensiv övervakning (nära uppföljning) eller Rutinövervakning (standarduppföljning). Det primära målet är att fastställa om AI-systemet på ett tillförlitligt sätt kan klassificera patienter, minska risken att missa maligna lesioner och förhindra onödiga operationer, och därigenom förbättra det kliniska beslutsfattandet vid pankreastillstånd.

Studieöversikt

Status

Rekrytering

Betingelser

Intervention / Behandling

Detaljerad beskrivning

METOD: Denna multicenter kliniska prövning utvärderar tillförlitligheten och effektiviteten hos ett AI-system för patienter med pankreassjukdomar i en verklig klinisk miljö. Studien beräknar AI-systemets klassificeringsnoggrannhet med hjälp av patologisk diagnos (biopsi/kirurgiska resultat) eller långtidsuppföljning som "guldstandard" för jämförelse. Dessutom bedöms säkerheten och den kliniska nyttan av de hanteringsstrategier som rekommenderas av AI genom att mäta risken för missade maligna lesioner, andelen onödiga operationer för pankreassjukdomar och graden av överensstämmelse med traditionella kliniska beslut.

STUDIEDESIGN

Alla kontrastförstärkta CT-bilder från patienter med pankreassjukdomar analyseras av AI-systemet för att generera ett klassificeringsresultat (Intervention, Intensiv Övervakning eller Rutinövervakning). Samtidigt granskar kliniska läkare samma data och kategoriserar patienter i dessa tre grupper för att fastställa deras faktiska vårdplan:

  1. INTERVENTION: Patienter som bedöms av läkare som behöver "Intervention" rekommenderas för ytterligare kirurgisk utvärdering eller behandling.
  2. INTENSIV ÖVERVAKNING: Patienter som bedöms av läkare som behöver "Intensiv Övervakning" får en personlig, högfrekvent uppföljningsplan fram till studieändpunkten.
  3. RUTINÖVERVAKNING: Patienter som bedöms av läkare som behöver "Rutinövervakning" genomgår uppföljning i minst ett år. Om avvikelser uppstår under denna period överförs patienten till lämpligt "Intervention"- eller "Intensiv Övervakning"-protokoll.

UTGÅNGSPUNKTER: Studien jämför prestandan hos AI-systemet mot kliniska läkare när det gäller klassificeringsnoggrannhet, risken för missade diagnoser, onödiga operationsfrekvenser och beslutsöverensstämmelse. Dessa mått används för att validera AI-systemets värde, säkerhet och nytta i den kliniska hanteringen av pankreassjukdomar.

Studietyp

Observationell

Inskrivning (Beräknad)

2000

Kontakter och platser

Det här avsnittet innehåller kontaktuppgifter för dem som genomför studien och information om var denna studie genomförs.

Studiekontakt

Studieorter

  • Kina
      • Shanghai, Kina, 200433
        • Rekrytering
        • Changhai Hospital
        • Kontakt:

Deltagandekriterier

Forskare letar efter personer som passar en viss beskrivning, så kallade behörighetskriterier. Några exempel på dessa kriterier är en persons allmänna hälsotillstånd eller tidigare behandlingar.

Urvalskriterier

Åldrar som är berättigade till studier

  • Vuxen
  • Äldre vuxen

Tar emot friska volontärer

Nej

Testmetod

Icke-sannolikhetsprov

Studera befolkning

Studien rekryterar patienter med kliniskt misstänkt pankreassjukdom som har tillgängliga kontrastförstärkta CT-skannningar och lämnar informerat samtycke. Patienter exkluderas om de har en tidigare pankreaskirurgi, kontraindikationer mot kontrastmedel, suboptimal bildkvalitet eller andra tillstånd som bedöms olämpliga av forskaren (t.ex. graviditet, kognitiv nedsättning eller samtidig deltagande i annan studie).

Beskrivning

Inklusionskriterier:

  • Kliniskt misstänkt pankreassjukdom.
  • Planerad för kontrastförstärkt CT.
  • Underskrivet informerat samtycke som anger samtycke till deltagande.

Exklusionskriterier:

  • Tidigare pankreaskirurgi.
  • Kontraindikationer för kontrastförstärkt CT, inklusive känd överkänslighet för jodhaltigt kontrastmedel eller svår njur-/leverfunktionsnedsättning.
  • Suboptimal bildkvalitet som påverkar diagnos.
  • Samtidigt deltagande i en annan interventionell klinisk prövning.
  • Olämplighet för deltagande enligt utredarens bedömning, inklusive men inte begränsat till: graviditet eller amning, svåra psykiska störningar eller kognitiv nedsättning, signifikanta komorbiditeter som kan störa studie resultat eller patient säkerhet.

Studieplan

Det här avsnittet ger detaljer om studieplanen, inklusive hur studien är utformad och vad studien mäter.

Hur är studien utformad?

Designdetaljer

Kohorter och interventioner

Grupp / Kohort
Intervention / Behandling
AI-grupp
Diagnos av artificiell intelligens-modell
Diagnostiskt test: Diagnos genom artificiell intelligens-modell
För att utveckla ett artificiell intelligens-baserat klassificeringshanteringssystem för bukspottkörtelsjukdomar, som uppnår automatiserad och exakt klassificering. Kontrastförstärkta CT-bilder från alla studiedeltagare kommer att analyseras av AI-systemet för att generera klassificeringsresultat, vilket kategoriserar patienter i tre grupper: INTERVENTIOM, INTENSIV ÖVERVAKNING eller RUTINMÄSSIG ÖVERVAKNING.
Klinikergrupp
Diagnos av kliniker

Vad mäter studien?

Primära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Klassificeringsnoggrannhet
Tidsram: Från datum för kontrastförstärkt datortomografi till 1 år
Andelen fall som korrekt klassificeras av AI av det totala antalet fall.
Från datum för kontrastförstärkt datortomografi till 1 år

Sekundära resultatmått

Resultatmått
Åtgärdsbeskrivning
Tidsram
Överensstämmelsegrad med kliniska beslut
Tidsram: Från datum för kontrastförstärkt CT-scanning till 1 år
Andelen totala fall där AI och klinikers klassificeringsresultat överensstämmer.
Från datum för kontrastförstärkt CT-scanning till 1 år
Procentuell minskning av onödiga kirurgiska ingrepp
Tidsram: Från datum för kontrastförstärkt DT-scanning till 1 år
Procentuell minskning av antalet onödiga operationer som uppnås genom AI-baserat beslutsfattande jämfört med traditionellt beslutsfattande.
Från datum för kontrastförstärkt DT-scanning till 1 år
Malignitetsmissfrekvens
Tidsram: Från datum för kontrastförstärkt CT-scanning till 1 år
Andelen fall som klassificerades av AI som icke-kirurgiska men som faktiskt krävde kirurgi.
Från datum för kontrastförstärkt CT-scanning till 1 år

Samarbetspartners och utredare

Det är här du hittar personer och organisationer som är involverade i denna studie.

Sponsor

Changhai Hospital

Samarbetspartners

The First Affiliated Hospital with Nanjing Medical University
Shengjing Hospital
Xinhua Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
Shanghai Changzheng Hospital
The Second Affiliated Hospital of Jiaxing University
The Affiliated People's Hospital of Ningbo University
Shanghai Fourth People's Hospital Tongji University
The First Affiliated Hospital of Medical School of Zhejiang University
Shanghai Fudan University Cancer Center

Studieavstämningsdatum

Dessa datum spårar framstegen för inlämningar av studieposter och sammanfattande resultat till ClinicalTrials.gov. Studieposter och rapporterade resultat granskas av National Library of Medicine (NLM) för att säkerställa att de uppfyller specifika kvalitetskontrollstandarder innan de publiceras på den offentliga webbplatsen.

Studera stora datum

Studiestart (Beräknad)

1 mars 2026

Primärt slutförande (Beräknad)

31 oktober 2029

Avslutad studie (Beräknad)

31 oktober 2029

Studieregistreringsdatum

Först inskickad

23 februari 2026

Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna

23 februari 2026

Första postat (Faktisk)

27 februari 2026

Uppdateringar av studier

Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)

27 februari 2026

Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna

23 februari 2026

Senast verifierad

1 februari 2026

Mer information

Termer relaterade till denna studie

Nyckelord

Ytterligare relevanta MeSH-villkor

Andra studie-ID-nummer

  • Prospective PRISM

Plan för individuella deltagardata (IPD)

Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?

NEJ

Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument

Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt

Nej

Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt

Nej

Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .

Prenumerera