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通过人工智能模块优化肾肿瘤管理

2025年3月16日 更新者：Shao Pengfei

用于优化肾肿瘤管理的多模态人工智能：诊断、手术和预后

这项观察性研究的目标是通过多模式人工智能 (AI) 改善肾肿瘤患者的管理。 它还将衡量人工智能模型预测的准确性。 它旨在回答的主要问题是：

  1. AI模块能否通过术前CT图像的学习，准确提供良恶性、亚型、分级、分期等肿瘤相关信息。
  2. AI模块能否帮助临床医生找到最适合肾肿瘤患者的手术方案。
  3. AI模块是否可以整合CT图像和病理切片，提供补充预后信息以提高术后生存率。

完成CT（通常是增强CT，CECT）检查并接受根治性或部分肾切除术的参与者将进行主动监测并记录术后5年的生存数据。

研究概览

地位

招聘中

条件

详细说明

在本研究中，AI模型将探索和阐明肾肿瘤CT图像和病理图像中人工难以检测的特征，然后将其与临床结果关联起来，从而改善肾肿瘤的诊断和治疗流程。 首先，该模型可以准确区分肾肿瘤亚型并预测分期、分级和复杂程度，避免误诊并协助临床医生制定治疗方案。 其次，通过学习手术视频，该模型可以在手术过程中提供额外的信息，例如重要的解剖标志、肿瘤的位置。 最后，结合放射组学和病理组学，该模型可以区分术后高风险和低风险患者，从而提供个性化的预后指导。

研究类型

观察性的

注册 (估计的)

2100

联系人和位置

本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。

学习联系方式

  • 姓名：Shao Pengfei, Professor
  • 电话号码：+8613851925825
  • 邮箱：spf032@hotmail.com

研究联系人备份

学习地点

  • 中国
    • Jiangsu
      • Nanjing、Jiangsu、中国、210036
        • 招聘中
        • The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University (Jiangsu Provincial People's Hospital)
        • 接触：
        • 接触：

参与标准

研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。

资格标准

适合学习的年龄

  • 成人
  • 年长者

接受健康志愿者

不

取样方法

非概率样本

研究人群

影像学检查患有肾肿瘤并接受手术的患者

描述

纳入标准：

  • 患有可手术治疗的肾肿瘤患者；
  • 术前30天内完成CECT；
  • 患者充分理解本研究并签署知情同意书；

排除标准：

  • 基线临床和病理信息缺失任何项目的患者；
  • 发现肿瘤时已经发生转移的患者；
  • 既往接受过任何形式的治疗，包括手术、靶向治疗和免疫治疗；

学习计划

本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。

研究是如何设计的？

设计细节

研究衡量的是什么？

主要结果指标

结果测量
措施说明
大体时间
通过“AUC”综合评估模型评估AI模型的性能
大体时间：从入组到5年随访结束
“AUC”是指ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线下面积，表示模型预测前列腺癌术后免疫组化相关病理信息的性能，AUC范围为0-1，取较大值表明预测效果较好。
从入组到5年随访结束

次要结果测量

结果测量
措施说明
大体时间
通过 Kaplan-Meier 生存分析评估模型预测参与者术后预后的性能
大体时间：从入组到5年随访结束
Kaplan-Meier 生存分析是一种非参数统计，主要用于找出表明生存的因素。
从入组到5年随访结束

合作者和调查者

在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。

赞助

Shao Pengfei

研究记录日期

这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。

研究主要日期

学习开始 (实际的)

2025年1月1日

初级完成 (估计的)

2028年1月1日

研究完成 (估计的)

2033年12月31日

研究注册日期

首次提交

2024年12月2日

首先提交符合 QC 标准的

2024年12月2日

首次发布 (实际的)

2024年12月4日

研究记录更新

最后更新发布 (实际的)

2025年3月25日

上次提交的符合 QC 标准的更新

2025年3月16日

最后验证

2024年12月1日

更多信息

与本研究相关的术语

关键字

其他相关的 MeSH 术语

其他研究编号

  • 2024-SR-961

药物和器械信息、研究文件

研究美国 FDA 监管的药品

不

研究美国 FDA 监管的设备产品

不

在美国制造并从美国出口的产品

不

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