DeepComp用于预测胃癌术后并发症（DeepComp-前瞻性研究）
2026年4月6日 更新者：Qun Zhao
一项前瞻性、多中心、观察性研究，验证用于术前预测胃癌患者重大术后并发症的多模态深度学习放射组学模型（DeepComp）
胃癌是癌症相关死亡率的主要原因，根治性手术仍是主要治疗方法。 然而，术后并发症很常见，可能显著影响患者康复和生活质量。 目前，医生缺乏精确工具在手术前准确预测哪些患者发生严重并发症的风险较高。
本研究旨在验证一种名为“DeepComp”的新型人工智能（AI）模型。 DeepComp模型整合了临床数据和源自常规术前CT扫描的先进影像组学特征。 具体而言，它分析肿瘤特征和患者身体成分（包括骨骼肌和脂肪分布）以评估生理储备。
在这项前瞻性、多中心观察性研究中，研究人员将招募在五家医疗中心计划接受胃癌手术的患者。 DeepComp模型将用于预测中度至重度术后并发症（Clavien-Dindo II级或更高）的风险。 这些预测结果将与术后30天观察到的实际临床结局进行比较。 目标是在真实临床环境中确定DeepComp模型的准确性和可靠性，可能为个性化手术风险评估提供有力工具。
研究概览
研究类型
观察性的
注册 (估计的)
500
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：Ping'an Ding, PhD
- 电话号码：+8631186095363
- 邮箱：ding_ping_an@hebmu.edu.cn
研究联系人备份
- 姓名：Qun Zhao, PhD
- 电话号码：031186095363
- 邮箱：zhaoqun@hebmu.edu.cn
学习地点
-
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None Selected
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Shijiazhuang、None Selected、中国、050011
- 招聘中
- The Fourth Hospital of Hebei Medical University
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接触：
- Ping'an Ding
- 电话号码：031186095363
- 邮箱：ding_ping_an@hebmu.edu.cn
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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
取样方法
非概率样本
研究人群
被诊断患有潜在可切除胃癌的成年患者，这些患者被收入参与中心接受手术治疗。
描述
纳入标准：
年龄 ≥ 18岁。
组织学确诊的胃腺癌。
计划进行以治愈为目的的择期根治性胃切除术（开腹、腹腔镜或机器人手术）。
术前14天内完成标准对比增强腹部CT扫描（静脉期）。
愿意签署知情同意书。
排除标准：
因穿孔、梗阻或大出血需行急诊手术。
术中发现远处转移（IV期）或无法切除的病变导致无法实现R0切除。
过去5年内患有并发或既往恶性肿瘤（胃癌除外）。
妊娠或哺乳期。
CT图像存在严重金属伪影影响影像组学分析。
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
队列和干预
团体/队列 |
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胃癌手术队列
被诊断患有胃癌并计划接受根治性胃切除术（开腹、腹腔镜或机器人手术）的患者。
所有参与者将接受标准的术前增强CT扫描。
DeepComp AI模型将应用于这些扫描，以预测术后并发症的风险。
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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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主要术后并发症发生率（Clavien-Dindo分级≥II级）
大体时间：术后30天
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术后并发症将根据Clavien-Dindo分级系统进行分级。
主要并发症定义为II级或更高，需要药物治疗、手术/内镜/放射干预，或危及生命的并发症（包括死亡）。
这些事件的发生将被记录，并与模型的术前预测进行比较。
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术后30天
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人机协作在胃癌手术中的诊断效能：准确性及观察者一致性
大体时间：从术前评估到术后30天
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在120名随机选取的胃癌手术患者组成的子集中，十名具有不同经验水平的外科医生（初级<5年，n=4；中级5-10年，n=3；高级≥10年，n=3）将首先使用盲法术前数据独立评估术后并发症风险。随后，他们将接收DeepComp AI模型的预测结果，并更新自己的评估。
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从术前评估到术后30天
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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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DeepComp模型的预测性能（AUC）
大体时间：术后30天
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DeepComp模型在预测重大术后并发症方面的判别性能将通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）进行评估。
同时还将计算敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值。
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术后30天
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住院时间
大体时间：长达30天
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定义为从手术到出院的实际天数。
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长达30天
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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。
赞助
调查人员
- 首席研究员：Qun Zhao、th
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5月1日
研究完成 (估计的)
2026年5月1日
研究注册日期
首次提交
2026年2月3日
首先提交符合 QC 标准的
2026年2月3日
首次发布 (实际的)
2026年2月10日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年4月9日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年4月6日
最后验证
2026年4月1日
更多信息
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