Tato stránka byla automaticky přeložena a přesnost překladu není zaručena. Podívejte se prosím na anglická verze pro zdrojový text.

Vliv generativní umělé inteligence na diagnostiku komplikací revmatoidní artritidy

22. prosince 2025 aktualizováno: Quan Jiang, Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

Dopad generativní umělé inteligence na diagnostiku komplikací revmatoidní artritidy

Generativní umělá inteligence (GenAI) založená na velkých jazykových modelech (LLM) by měla zlepšit diagnostiku a léčbu autoimunitních onemocnění. Studujeme, jak může GenAI ovlivnit diagnostiku různých komplikací revmatoidní artritidy (RA). V retrospektivní studii využívající záznamy EHR pacientů s RA budeme kvantifikovat přijetí predikcí GenAI lékaři pro komplikace RA a současně se vyskytující onemocnění. V prospektivní observační studii budeme posuzovat proveditelnost využití predikcí GenAI jako doplňkových klinických informací, které lékařům pomohou stanovit úplnější diagnózy komplikací RA a současně se vyskytujících onemocnění, včetně složitých, neobvyklých nebo vzácných stavů.

Přehled studie

Postavení

Nábor

Podmínky

Intervence / Léčba

Typ studie

Pozorovací

Zápis (Odhadovaný)

100

Kontakty a umístění

Tato část poskytuje kontaktní údaje pro ty, kteří studii provádějí, a informace o tom, kde se tato studie provádí.

Studijní kontakt

  • Jméno: Quan Jiang Guang'anmen Hospital, China Academy of Chinese Medical Science
  • Telefonní číslo: 010-88001942
  • E-mail: doctorjq@126.com

Studijní místa

  • Čína
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Čína, 100053
        • Nábor
        • Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
        • Kontakt:
        • Vrchní vyšetřovatel:
          • Quan Jiang, MD

Kritéria účasti

Výzkumníci hledají lidi, kteří odpovídají určitému popisu, kterému se říká kritéria způsobilosti. Některé příklady těchto kritérií jsou celkový zdravotní stav osoby nebo předchozí léčba.

Kritéria způsobilosti

Věk způsobilý ke studiu

  • Dítě
  • Dospělý
  • Starší dospělý

Přijímá zdravé dobrovolníky

Ne

Metoda odběru vzorků

Vzorek nepravděpodobnosti

Studijní populace

Dospělí mužští a ženští hospitalizovaní pacienti s RA přijatí na naše oddělení revmatologie, kteří splňují klasifikační a diagnostická kritéria pro revmatoidní artritidu z roku 2010 Americké vysoké školy revmatologie (ACR)/Evropské ligy proti revmatismu (EULAR).

Popis

Kritéria pro zařazení:

  • Pacienti s počáteční diagnózou revmatoidní artritidy (RA).
  • Všichni reální hospitalizovaní pacienti s RA přijatí na naše oddělení.
  • Přijetí proběhlo v období studie reálných dat.

Kritéria pro vyloučení:

  • Pacienti, u kterých bylo během studie následně potvrzeno, že nemají RA.

Studijní plán

Tato část poskytuje podrobnosti o studijním plánu, včetně toho, jak je studie navržena a co studie měří.

Jak je studie koncipována?

Detaily designu

Kohorty a intervence

Skupina / kohorta
Intervence / Léčba
RA skupina pacientů využívající prediktivní zprávy generativní AI
Pro studii budou rekrutováni pacienti nově diagnostikovaní s revmatoidní artritidou v našem revmatologickém oddělení mezi 1. říjnem 2025 a červnem 2026. Lékaři budou používat predikce potenciálních komplikací RA a současných onemocnění od GenAI spolu s potvrzujícími diagnostickými testy jako další vstupy v procesu diferenciální diagnózy.
Jiný: Generativní AI predikční zpráva pro komplikace RA

Generativní umělá inteligence založená na více velkých jazykových modelech (LLM) se používá k predikci potenciálních komplikací a současně se vyskytujících onemocnění u pacientů s revmatoidní artritidou pomocí údajů z elektronických zdravotních záznamů (EHR) dostupných při přijetí. Lékaři využívají tyto predikce umělé inteligence jako doplňující informaci k úpravě svých diagnostických plánů během diferenciální diagnostiky. Dopad tohoto zásahu na konečné diagnózy při propuštění bude měřen.

Před prospektivní studií bude využitelnost zpráv s predikcemi generativní umělé inteligence ověřena pomocí záznamů EHR od retrospektivních pacientů s RA.

Co je měření studie?

Primární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Přijmou lékaři predikce GenAI při diagnostice komplikací RA?
Časové okno: Bezprostředně po přezkoumání zprávy AI o pacientovi v den přijetí.
V rutinním pracovním postupu péče se velké jazykové modely (LLM) používají k predikci potenciálních komplikací RA pro každý anonymizovaný případ pacienta a generují AI zprávu s výpisem možných komplikací a současně se vyskytujících onemocnění. Dodatečné diagnostické testy jsou navrženy k ověření predikovaných stavů. Po přezkoumání AI zprávy lékaři okamžitě vyhodnotí každou predikci onemocnění pomocí 5bodové Likertovy škály (1 = úplný nesouhlas; 2 = nesouhlas; 3 = neutrální; 4 = souhlas; 5 = úplný souhlas). Průměrné skóre se vypočítá jako míra vnímané přesnosti predikce. Lékaři také uvedou, zda lze každou konkrétní predikci onemocnění potenciálně přijmout nebo použít k pomoci v diferenciální diagnostice (binární: 0 nebo 1). Procento kladných odpovědí na přijetí se vypočítá jako míra potenciální míry přijetí neboli přijatelnosti.
Bezprostředně po přezkoumání zprávy AI o pacientovi v den přijetí.

Sekundární výstupní opatření

Měření výsledku
Popis opatření
Časové okno
Do jaké míry jsou diagnózy komplikací RA skutečně ovlivněny predikcemi GenAI?
Časové okno: Okamžitě po stanovení konečné diagnózy při propuštění.
Před propuštěním pacienta provádějí lékaři konečné diagnózy a zaznamenávají, které diagnostikované komplikace nebo přidružená onemocnění byly ovlivněny predikčními informacemi GenAI pro každého pacienta. Procento případů, ve kterých predikce GenAI ovlivnily konečnou diagnózu, se vypočítává jako měřítko skutečného dopadu AI na rutinní diagnostickou praxi.
Okamžitě po stanovení konečné diagnózy při propuštění.

Spolupracovníci a vyšetřovatelé

Zde najdete lidi a organizace zapojené do této studie.

Sponzor

Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

Publikace a užitečné odkazy

Osoba odpovědná za zadávání informací o studiu tyto publikace poskytuje dobrovolně. Mohou se týkat čehokoli, co souvisí se studiem.

Užitečné odkazy

Termíny studijních záznamů

Tato data sledují průběh záznamů studie a předkládání souhrnných výsledků na ClinicalTrials.gov. Záznamy ze studií a hlášené výsledky jsou před zveřejněním na veřejné webové stránce přezkoumány Národní lékařskou knihovnou (NLM), aby se ujistily, že splňují specifické standardy kontroly kvality.

Hlavní termíny studia

Začátek studia (Aktuální)

1. října 2025

Primární dokončení (Odhadovaný)

1. února 2026

Dokončení studie (Odhadovaný)

1. června 2026

Termíny zápisu do studia

První předloženo

28. září 2025

První předloženo, které splnilo kritéria kontroly kvality

22. prosince 2025

První zveřejněno (Aktuální)

24. prosince 2025

Aktualizace studijních záznamů

Poslední zveřejněná aktualizace (Aktuální)

24. prosince 2025

Odeslaná poslední aktualizace, která splnila kritéria kontroly kvality

22. prosince 2025

Naposledy ověřeno

1. prosince 2025

Více informací

Termíny související s touto studií

Klíčová slova

Další relevantní podmínky MeSH

Další identifikační čísla studie

  • 2025-201-KY

Plán pro data jednotlivých účastníků (IPD)

Plánujete sdílet data jednotlivých účastníků (IPD)?

NE

Informace o lécích a zařízeních, studijní dokumenty

Studuje lékový produkt regulovaný americkým FDA

Ne

Studuje produkt zařízení regulovaný americkým úřadem FDA

Ne

Tyto informace byly beze změn načteny přímo z webu clinicaltrials.gov. Máte-li jakékoli požadavky na změnu, odstranění nebo aktualizaci podrobností studie, kontaktujte prosím register@clinicaltrials.gov. Jakmile bude změna implementována na clinicaltrials.gov, bude automaticky aktualizována i na našem webu .

Prohledejte podobné pokusy

Sponzoři a spolupracovníci

Zdravotní podmínky

Drogové intervence

CROs by country

CROs in Bosnia & Herzegovina

Podmínky

Vzácné nemoci

Drogové intervence

Doplňky stravy

Sponzor / Spolupracovníci

Místa

Předplatit