人工智能驱动的机器人支气管镜自主注册
2026年4月9日 更新者:Hecheng Li M.D., Ph.D、Ruijin Hospital
人工智能驱动自主配准在机器人导航支气管镜检查中的可行性与安全性
本研究旨在评估人工智能(AI)驱动的自主配准技术在机器人导航支气管镜检查中的可行性和安全性。
将招募总共20名需要定位的肺结节患者。
将使用配备基于AI的自主配准软件的朗赫支气管镜机器人系统。
主要结局包括自主配准的成功率以及过程中手动干预的比例。
次要结局涵盖配准时间、并发症发生率以及结节定位成功率。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (估计的)
20
阶段
- 不适用
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:Hecheng Li, M.D., Ph.D.
- 电话号码:+021 64370045
- 邮箱:lihecheng2000@hotmail.com
学习地点
-
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Shanghai Municipality
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Shanghai、Shanghai Municipality、中国、200025
- 招聘中
- Ruijin Hospital affiliated to Shanghai Jiao Tong University School of Medicine
-
接触:
- Hecheng Li
- 电话号码:+021 64370045
- 邮箱:lihecheng2000@hotmail.com
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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
描述
纳入标准:
- 年龄 ≥ 18岁。
- 影像学确认需术前定位的肺结节。
- 计划使用支气管镜机器人系统进行机器人导航支气管镜检查。
- 愿意提供书面知情同意。
排除标准:
- 严重心肺功能障碍(例如,预测FEV1 < 30%)。
- 凝血功能障碍或无法安全中断的抗凝治疗。
- 妊娠或哺乳期。
- 无法耐受全身麻醉下的支气管镜检查。
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
- 主要用途:设备可行性
- 分配:不适用
- 介入模型:单组作业
- 屏蔽:无(打开标签)
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:自主注册组
该组的所有参与者将使用朗赫支气管镜机器人系统进行机器人导航支气管镜检查和肺结节定位。
关键干预措施是使用人工智能驱动的自主配准技术,在手术前自动将术前胸部CT图像与实时支气管镜解剖结构对齐。
这一过程旨在减少对传统、依赖操作者的手动配准的依赖。
医生将监督整个过程,如果人工智能配准不理想或出于安全原因,将进行必要的手动干预。
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本组所有参与者将接受使用朗赫支气管镜机器人系统进行的机器人导航支气管镜检查和肺结节定位。
关键干预措施是使用人工智能驱动的自主配准技术,在手术前自动将术前胸部CT图像与实时支气管镜解剖结构对齐。
此过程旨在减少对传统、依赖操作者的手动配准的依赖。
医生将监督整个过程,并在人工智能配准不理想或出于安全原因时进行必要的手动干预。
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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 |
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自主注册成功率
大体时间:术中
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由AI算法独立完成、无需人工干预的注册比例。
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术中
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自主注册期间的人工干预率
大体时间:术中
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在注册过程中需要医生手动调整的病例比例。
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术中
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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自主注册所需时间
大体时间:术中
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术中
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自主注册期间的并发症发生率
大体时间:术后即刻至24小时
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自主注册期间的并发症发生率(例如:出血、气胸)
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术后即刻至24小时
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肺结节定位成功率
大体时间:术中
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注册后支气管镜成功抵达目标结节的比例。
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术中
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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。
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)
2026年3月1日
初级完成 (估计的)
2026年6月30日
研究完成 (估计的)
2026年6月30日
研究注册日期
首次提交
2026年1月20日
首先提交符合 QC 标准的
2026年1月20日
首次发布 (实际的)
2026年1月27日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月13日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月9日
最后验证
2026年4月1日
更多信息
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