Идёт набор NCT07399236

AI-Based Prediction of Liver Metastasis in Colorectal Cancer (A Retrospective Study)

— Наблюдательное Colorectal Cancer Liver Metastases (CRLM)

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 Deep Learning Model Analysis.
Кому может быть актуально: Состояния в реестре: Colorectal Cancer Liver Metastases (CRLM). Базовые параметры: 18 лет — 75 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

A Multicenter, Retrospective, Observational Study to Develop and Validate a Multimodal Deep Learning Model for Predicting Metachronous Liver Metastasis in Colorectal Cancer Patients After Curative Resection

Обзор

This multicenter, retrospective study aims to develop and validate a multimodal deep learning model for predicting the risk of metachronous liver metastasis in patients with stage I-III colorectal cancer following curative resection. The model will integrate preoperative contrast-enhanced CT imaging, digitized histopathological whole-slide images, and standard clinical-pathological data. The primary objective is to assess the model's discriminatory performance, measured by the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), and to compare its predictive accuracy against traditional prognostic factors such as TNM staging and serum carcinoembryonic antigen levels. This research utilizes existing archival data; no direct patient contact or intervention is involved. The ultimate goal is to provide a robust, data-driven tool for improved risk stratification, which could potentially guide personalized surveillance strategies and adjuvant therapy decisions in the future.

Вмешательства

Другое Multimodal Deep Learning Model Analysis
This is a non-interventional study. The primary study procedure is the application of a multimodal deep learning model to retrospectively analyze existing clinical data (contrast-enhanced CT images, digitized pathology slides, and structured clinical variables) for the purpose of predicting the risk of metachronous liver metastasis. No therapeutic or diagnostic interventions are administered to participants as part of this research protocol.

Первичные конечные точки

Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve (AUC) [Срок оценки: up to 3 years]

Вторичные конечные точки (1)

Liver Metastasis-Free Survival (LMFS) by Risk Group [Срок оценки: up to 3 years]

Критерии участия

Критерии включения

Age 18-75 years, any gender.
Histologically confirmed primary colon or rectal adenocarcinoma.
Underwent curative radical resection (R0 resection) for colorectal cancer.
Preoperative contrast-enhanced abdominal/pelvic CT scan performed within 1 month before surgery, with acceptable image quality.
No evidence of distant metastasis (including synchronous liver metastasis) on preoperative or intraoperative exploration.