Меню
Идёт набор NCT07124754

Multimodal Deep Learning for Lymph Node Metastasis Prediction and Physician Performance Assessment in T1 Gastric Cancer

Наблюдательное T1 Gastric Cancer Lymph Node Metastasis Early Gastric Cancer Artificial Intelligence-Assisted Diagnosis Multimodal Data Integration

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: Multimodal Artificial Intelligence Diagnostic Model for Lymph Node Metastasis in T1 Gastric Cancer.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: T1 Gastric Cancer Lymph Node Metastasis Early Gastric Cancer Artificial Intelligence-Assisted Diagnosis Multimodal Data Integration. Базовые параметры: от 18 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 →
Официальное название

Development and Validation of a Multimodal Artificial Intelligence Model for Predicting Lymph Node Metastasis in T1 Gastric Cancer and Its Impact on Physician Diagnostic Performance

Обзор

This study aims to develop and validate an artificial intelligence (AI) model that integrates clinical, pathological, and imaging data to predict the presence of lymph node metastasis (LNM) in patients with T1-stage gastric cancer. The study will also compare the diagnostic performance of physicians with and without AI assistance, including clinicians with varying levels of experience. The goal is to improve early decision-making and support more personalized treatment strategies for patients with early gastric cancer.

Вмешательства

  • Диагностический тест Multimodal Artificial Intelligence Diagnostic Model for Lymph Node Metastasis in T1 Gastric Cancer
    This intervention involves the use of a custom-built artificial intelligence (AI) diagnostic model that integrates multimodal data-including clinical variables, histopathological features, and imaging data-to predict lymph node metastasis in patients with T1-stage gastric cancer. The model provides risk probability scores and classification outputs that assist physicians in diagnostic decision-making. The AI system will be compared with physician performance at different levels of experience (

Первичные конечные точки

  • Diagnostic Accuracy of the AI Model for Predicting Lymph Node Metastasis in T1 Gastric Cancer [Срок оценки: Immediately after surgery (within 7 days postoperatively, based on final pathological report)]
  • Diagnostic Accuracy of the AI Model for Predicting Lymph Node Metastasis in T1 Gastric Cancer [Срок оценки: At the time of final pathological diagnosis (typically within 3-7 days after surgery)]

Критерии участия

Критерии включения

Age 18 years or older

Histologically confirmed primary gastric adenocarcinoma

Clinical stage T1 (T1a or T1b) confirmed by endoscopy and imaging

Undergoing radical gastrectomy with lymph node dissection

Preoperative data available: clinical variables, CT imaging, and pathology slides

Written informed consent provided

Критерии исключения

History of other malignancies within the past 5 years

Received neoadjuvant chemotherapy or radiotherapy

Incomplete clinical or pathological data

Poor quality or missing CT or histopathology images

Patients with distant metastasis (M1) at diagnosis

Inability or refusal to provide informed consent

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

Дизайн исследования

Модель наблюдения
Когортное

Центры проведения

Китай · 1 центр
  • the Fourth Hospital of Hebei Medical University — Shijiazhuang

Идентификаторы

NCT: NCT07124754 · GC-RAD-AI-2025-04

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗