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Künstliche Intelligenz in der Kinderklinik

28. Juni 2021 aktualisiert von: Sijia Gu, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Anwendung von Künstlicher Intelligenz in der Kinderklinik

In China bleibt die Zahl der medizinischen Dienste für Kinder noch weit hinter der wachsenden Nachfrage nach Kindergesundheitsversorgung zurück. Das Phänomen, dass Eltern von Kindern über Nacht für die Registrierung anstehen, überrascht nicht mehr. Dies liegt an der steigenden Zahl der Kinder und dem Mangel an pädiatrischen Talenten. In der Abteilung für Pädiatrie steigt die Zahl der Patienten von Jahr zu Jahr, aber Kinderärzte sind von Anfang bis Ende knapp. Neben dem ambulanten Dienst führen Kinderärzte in großen Krankenhäusern auch Operationen, wissenschaftliche Forschung und andere Aufgaben durch. Dadurch müssen viele Ärzte auf ihren Urlaub verzichten, was sie unglücklich macht und ihre Arbeitsfreude mindert. Die lange Wartezeit verringerte auch die Zufriedenheit der Patienten, was zu einer Verschärfung des Konflikts zwischen Kinderärzten und Patienten führte.

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, ein integriertes Mensch-Computer-System zu schaffen und einen neuen Diagnoseprozess zu entwickeln, der in künstliche Intelligenz (KI) eingebettet ist. Die Funktion des KI-Systems umfasst hauptsächlich 3 Aspekte. (1) Der Patient verwendet eine in KI eingebettete Mobiltelefonanwendung, die es ihm ermöglicht, sich vor einem Arztbesuch untersuchen zu lassen. Das Programm stellt dem Patienten eine Reihe von Fragen. Basierend auf den Antworten des Patienten empfiehlt AI dann eine Reihe von Untersuchungen, die alle zuvor vom Arzt überprüft werden. Nachdem der Patient dafür bezahlt hat, könnte er direkt zur Untersuchung gehen. So könnte er als nächstes mit dem Untersuchungsbericht zum Arzt gehen, was dem Patienten das Anstehen erspart. (2) Gleichzeitig könnte das KI-System auch die Anamnese automatisieren. Der Patient würde in der Freizeit die Sammlung der Selbsthilfegeschichte vervollständigen. Das KI-System sammelt die Krankengeschichte und importiert sie automatisch auf den Computer des Arztes. Die Hauptaufgabe der Ärzte besteht darin, die von der KI generierte Krankengeschichte zu modifizieren. In gewissem Maße entlastet es die Ärzte. (3) Während des Besuchs erfasst das KI-System automatisch die Informationen in der elektronischen Krankenakte des Patienten und erstellt die mögliche Diagnose. Dieser Prozess ist für junge Ärzte eine große Hilfe und kann als Hinweis dienen.

Kurz gesagt, diese Studie ist hilfreich, um die Wartezeit von Patienten effektiv zu verkürzen und ihre medizinische Erfahrung erheblich zu verbessern. Bei gleichzeitiger Verringerung der Arbeitsintensität der Ärzte wurde der ambulante Ablauf unserer Klinik nachhaltig optimiert, um den Kinderärztemangel ein Stück weit zu lindern.

Studienübersicht

Detaillierte Beschreibung

Basierend auf mobilen Anwendungen und Computersoftware würde es Folgendes erreichen:

  1. Intelligente Führung und Abstimmung der Abteilung;
  2. Intelligente Anamneseerhebung und Erstellung von KI-Krankenakten;
  3. Prüfungsaufgaben automatisch empfehlen;
  4. Unterstützen Sie bei der klinischen Diagnose und machen Sie intelligente Diagnosevorschläge.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

626

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

      • Shanghai, China
        • Shanghai Children's Medical Center
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, China, 200127
        • Shanghai Children's Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

2 Monate bis 18 Jahre (Kind, Erwachsene)

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Studienberechtigte Geschlechter

Alle

Beschreibung

Einschlusskriterien:

Patienten im Alter von 2 Monaten bis 18 Jahren werden zur Behandlung in das medizinische Zentrum für Kinder in Shanghai gehen.

Ausschlusskriterien:

  1. Personen, die einer Teilnahme nicht zustimmen.
  2. Menschen, die nicht kooperieren können.
  3. Menschen, die schwer zu verfolgen sind.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Versorgungsforschung
  • Zuteilung: Zufällig
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Patienten mit ambulantem Routinedienstleistungsprozess
Nach der Registrierung steht der Patient in der Schlange vor der Tür der Arztpraxis. Sein Arzt verwendet traditionelle Methoden, um Krankenakten von Hand einzugeben und eigenständig Diagnosen zu stellen. Dann wartet der Patient in der Schlange, um die Rechnung zu bezahlen, und stellt sich zur Untersuchung an. Abschließend würde der Patient den Untersuchungsbericht zum Arzt zurückbringen.
Die Patienten folgen den Verfahren der Registrierung, des Wartens, der Anwesenheit, des Wartens, der Untersuchung, des Wartens, der Anwesenheit.
Experimental: Patienten mit KI-unterstütztem ambulanten Behandlungsprozess
Nach der Registrierung bindet der Patient seine Informationen über die Ambulanznummer an die Mobiltelefonanwendung. Zuerst würde das KI-System dem Patienten eine Reihe von Fragen stellen. Dann würde es ein Urteil basierend auf der Reaktion des Patienten treffen. Das System überträgt die Untersuchungsgegenstände an den Computer des Arztes und sendet die Gegenstände mit Zustimmung des Arztes an den Patienten zurück. So konnte der Patient direkt zur Untersuchung gehen. Während er darauf wartet, dass er an der Reihe ist, wechselt der Patient erneut in das Telefonprogramm und das KI-System sammelt seine Krankengeschichte. Die Informationen werden an den Arzt zurückgesendet. Wenn der Patient mit dem Untersuchungsbericht in die Arztpraxis geht, enthält der Computer des Arztes bereits seine Krankenakte. Der Arzt muss lediglich die Anamnese an die aktuelle Situation anpassen. Nach Anamneseerhebung könnte das KI-System automatisch die Diagnose stellen. Der Arzt verwendet die KI-Ergebnisse und sein eigenes Urteilsvermögen, um eine umfassende Diagnose zu stellen.
Die Patienten befolgen die Registrierungsverfahren, die von der KI empfohlenen Untersuchungsgegenstände, die Erhebung der Krankengeschichte in Selbstbedienung, die Untersuchung, das Warten und die KI-unterstützte Anwesenheit.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Bewerten Sie die Effizienz der beiden Prozesse
Zeitfenster: bis 1 Monat
Vergleichen Sie die durchschnittliche Wartezeit für einen einzelnen Patienten und die durchschnittliche Besuchszeit für einen einzelnen Patienten.
bis 1 Monat

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Bewerten Sie die Zufriedenheit der Patienten mit medizinischen Prozessen
Zeitfenster: bis 1 Monat
Der Zufriedenheitsfragebogen würde verwendet, um die Zufriedenheitsrate zwischen den beiden Prozessen zu vergleichen.
bis 1 Monat
Ökonomische Messungen
Zeitfenster: bis 1 Monat
Ambulantes Geld ausgeben, Untersuchungsgeld ausgeben etc.
bis 1 Monat
Arbeitseffizienz von Ärzten
Zeitfenster: bis 1 Monat
Verwendung historischer Daten für Vorher-Nachher-Vergleiche, um den Einfluss einer intelligenten Anamneseerhebung auf die Besuchszeit jedes Patienten zu vergleichen.
bis 1 Monat

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

21. März 2020

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

29. Juni 2021

Studienabschluss (Tatsächlich)

29. Juni 2021

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

12. November 2019

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

2. Dezember 2019

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. Dezember 2019

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

1. Juli 2021

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. Juni 2021

Zuletzt verifiziert

1. Juni 2021

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • SCMCIRB-K2019020-2

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

Nein

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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