Меню
Идёт набор NCT07020169

Using 3D Kidney Model Based on Artificial Intelligence to Assist Partial Nephrectomy: A Prospective Validation Study

Без фазы С лечением Renal Cell Cancer

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: an AI-based real-time image-guided kidney model system.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Renal Cell Cancer. Базовые параметры: 18 лет — 80 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Китай
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Официальное название

Artificial Intelligence-Driven 3D Kidney Model for Real-Time Augmented Reality and Surgical Navigation in Minimally Invasive (Robotic/Laparoscopic) Partial Nephrectomy: A Prospective Validation Study

Обзор

The goal of this study is to develop a real-time artificial intelligence-driven 3D kidney model to assist robotic or laparoscopic partial nephrectomy: • Can this AI-powered model optimize the workflow of partial nephrectomy and enhance surgical benefits?

Подробное описание

This study aims to evaluate the feasibility of the AI-based real-time image-guided kidney model system in optimizing partial nephrectomy workflows. Patients scheduled for laparoscopic or robotic-assisted partial nephrectomy will be randomized to receive either AI-assisted surgical navigation (utilizing intraoperative 3D model overlay with automated registration) or conventional approaches. Comparative metrics will include ischemia time, margin positivity rate, and operative efficiency indices. Findings will inform iterative refinement of the system architecture based on clinical performance feedback.

Вмешательства

  • Процедура an AI-based real-time image-guided kidney model system
    Use the AI-model to locate kidney and tumour, assisting surgeon with the operation

Первичные конечные точки

  • Operative Time [Срок оценки: Intraoperative]
Вторичные конечные точки (1)
  • Operating Surgeon's Assessment [Срок оценки: immediately after the surgery]

Критерии участия

Критерии включения

  • Ages 18-80 years, regardless of gender
  • Written informed consent obtained from the patient or legally authorized representative after full protocol disclosure
  • Preoperative imaging (CT/MRI) confirming clinical stage T1a or select T1b renal tumors suitable for partial nephrectomy (R.E.N.A.L. nephrometry score ≤10)
  • Localized renal tumors without lymph node/distant metastasis per NCCN Guidelines® (v2023)
  • Elective minimally invasive partial nephrectomy (laparoscopic/robotic) after comprehensive surgical counseling

Критерии исключения

  • Multifocal renal tumors (bilateral or unilateral)
  • Prior systemic anticancer therapy (targeted agents/immunotherapy/chemotherapy) within 6 months
  • Absolute surgical contraindications (e.g., ASA class ≥IV, uncontrolled coagulopathy)
  • Intraoperative conversion to radical nephrectomy or open approach
  • Postoperative adjuvant therapy during protocol-defined follow-up (12 months)
  • Major comorbidities (e.g., NYHA class III/IV heart failure, eGFR <30 mL/min/1.73m²) affecting outcome assessment
  • Concurrent enrollment in interventional clinical trials
  • Investigator-determined ineligibility based on risk-benefit analysis

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Нет

Дизайн исследования

Распределение
Рандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Открытое
Основная цель
Лечение

Центры проведения

Китай · 2 центра
  • The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University (Jiangsu Provincial People's H — Нанкин
  • The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University (Jiangsu Provincial People's H — Нанкин

Идентификаторы

NCT: NCT07020169 · 2025-SR-309

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗