Evaluierung von KI-Großmodellen für Diagnose und Behandlung in realen Fällen: Multizentrische retrospektive Studie
Bewertung großer KI-Modelle für Diagnose und Behandlung in realen Fällen: Multizentrische retrospektive Studie
Studienübersicht
Status
Status
Bedingungen
Bedingungen
Intervention / Behandlung
Intervention / Behandlung
Studientyp
Studientyp
Einschreibung (Geschätzt)
Einschreibung
Kontakte und Standorte
Studienkontakt
Studienkontakt
- Name: Ning Xu
- Telefonnummer: +86-13235907575
- E-Mail: drxun@fjmu.edu.cn
Studienorte
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Fuzhou, China
- Rekrutierung
- The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
- Erwachsene
- Älterer Erwachsener
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Die Falldaten stammen von den vier an der Studie beteiligten Krankenhäusern, mit vollständigen und authentischen Diagnose- und Behandlungsunterlagen.
- Patienten müssen 18 Jahre oder älter sein, ohne Geschlechtsbeschränkungen.
- Vollständige Krankenakten, einschließlich der folgenden Kerninformationen: grundlegende Patientendaten, Krankheitsgeschichte, frühere Krankengeschichte, körperliche Untersuchung und Hilfsuntersuchungen (einschließlich Labor- und Bildgebungstests).
- Eine klare Entlassungsdiagnose und ein Behandlungsplan (einschließlich therapeutischer Maßnahmen und Nachsorgevereinbarungen).
- Die Krankenakten wurden archiviert, mit objektiven und genauen Informationen, die nicht verändert wurden.
- Der Patient oder sein gesetzlicher Vertreter hat eine informierte Einwilligung erteilt und der Verwendung seiner anonymisierten medizinischen Daten für Forschungsanalysen zugestimmt.
Ausschlusskriterien:
- Krankenakten mit erheblichen Informationslücken, wie z.B. fehlenden klinischen Schlüsseldetails (Krankheitsgeschichte, Diagnose- oder Behandlungsunterlagen usw.).
- Fälle, bei denen die Diagnose oder der Behandlungsplan unklar ist oder bei denen die Behandlung für eine Erstdiagnose nicht vollständig abgeschlossen wurde.
- Fälle, bei denen die Hauptdiagnose nicht urologisch ist.
- Fälle mit größeren Fehlern oder Unstimmigkeiten in den Aufzeichnungen, die eine weitere Bewertung beeinträchtigen könnten.
- Krankenakten in speziellen Formaten oder nicht lesbaren Bildern (z.B. handschriftliche Notizen, nicht standardisierte Dokumentation).
- Patienten, die das Einwilligungsformular nicht unterschrieben haben oder die der Verwendung ihrer medizinischen Daten für Forschungszwecke widersprechen.
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Diagnostische Genauigkeit: Bewertet durch Top-1-Genauigkeit
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Top-1: Anteil der Fälle, bei denen die erste Diagnose des Modells mit der wahren Hauptdiagnose übereinstimmt.
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Diagnostische Genauigkeit: Bewertet anhand der Top-3-Genauigkeit
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Top-3: Anteil der Fälle, bei denen die richtige Diagnose in den Top-3 des Modells erscheint.
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Diagnostische Vollständigkeit
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Anteil der Diagnosen des Modells, die mit allen Diagnosen (primären und sekundären) im Fall übereinstimmen.
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Differenzialdiagnosequalität
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Von Experten anhand einer 5-Punkte-Likert-Skala bewertet, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Abdeckung häufiger Krankheiten, logischer Klarheit und Spezifität
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Behandlungsplanqualität
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Bewertet, ob die Behandlungsvorschläge des Modells mit klinischen Leitlinien übereinstimmen, bewertet von Experten hinsichtlich Vollständigkeit, Angemessenheit und Sicherheit.
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Analysezeit
Zeitfenster: Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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5. Zeit, die das KI-Modell für die Bereitstellung von Diagnosen und Behandlungsvorschlägen benötigt (in Sekunden), was die Echtzeitfähigkeit widerspiegelt.
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Bis zum Studienabschluss, durchschnittlich 3 Monate
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Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Sponsor
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Geschätzt)
Studienbeginn
Primärer Abschluss (Geschätzt)
Primärer Abschluss
Studienabschluss (Geschätzt)
Studienabschluss
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Zuerst gepostet
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes Update gepostet
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
Andere Studien-ID-Nummern
- MRCTA,ECFAH of FMU[2025]902
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Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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