ChiCTR2500114794已完成Unknown
基于人工智能的数字病理特征预测铂耐药卵巢癌
北京协和医学院医学科学创新基金1 个研究点 分布在 1 个国家目标入组 400 人开始时间: 2025年4月30日最近更新:
适应症
试验速览
- 阶段
- Unknown
- 状态
- 已完成
- 发起方
- 入组人数
- 400
- 试验地点
- 1
- 主要终点
- 曲线下面积
研究概览
简要总结
1.建立一个能够通过手术病理图像来预测铂耐药 / 铂敏感复发的 AI 模型。 2.明确所创建的基于病理特征的 AI 模型（相较于 PDS 组）在经过新辅助化疗后的 IDS 组中的预测优势。 3.通过引入病理图像与综合临床信息的多模态数据进一步提高 AI 模型的预测准确度。
研究设计
- 研究类型
- Observational
入排标准
- 性别
- Female
入选标准
- •1）接受了至少六个周期的以铂类为基础的新辅助化疗或者辅助化疗；2）可获取肿瘤病理切片，且病理分型须为卵巢原发的高级别浆液性腺癌；3）具有疾病进展等有效的临床信息；4）除手术和铂类为基础的一线化疗外，在初次复发前未接受靶向治疗、免疫治疗、或其他治疗；5) 未合并其他部位原发肿瘤。
排除标准
- •1）接受了少于六个周期的以铂类为基础的新辅助化疗或者辅助化疗；2）无法获取肿瘤病理切片，或病理分型不属于卵巢原发的高级别浆液性腺癌；3）无法获取疾病进展等有效的临床信息；4）除手术和铂类为基础的一线化疗外，在初次复发前接受了靶向治疗、免疫治疗、或其他治疗；5) 合并其他部位原发肿瘤。
研究组 & 干预措施
观察组
结局指标
主要结局
曲线下面积
C 指数
准确率
次要结局
未报告次要终点
研究者
研究点 (1)
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