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Die Anwendung des großen Sprachmodells bei der Triage von Brustschmerzen im Notfall (ALERT)

20. August 2026 aktualisiert von: Tang Yida, Peking University Third Hospital
Diese Studie wird die Genauigkeit und Effizienz eines großen Sprachmodells bei der Notfalltriage bewerten.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Ziel der Studie ist es, den Wert des großen Sprachmodells bei der Notfall-Triage zu bewerten. Ihre Genauigkeit und Effizienz wurden bewertet und mit der herkömmlichen Triage verglichen. Es soll untersucht werden, ob das Modell die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals wirksam reduzieren und gleichzeitig die Geschwindigkeit und Qualität der Triage verbessern kann. Darüber hinaus wurde die Fähigkeit des Modells bewertet, schwerwiegende medizinische Ereignisse wie akute Herzereignisse und Schlaganfälle vorherzusagen. Dazu gehörten auch Patientenbefragungen; Akzeptanz und Zufriedenheit mit dem Einsatz des künstlichen Intelligenz-gestützten Triagesystems. Analysieren Sie die wirtschaftlichen Vorteile der Einführung dieser Technologie, einschließlich Kosteneinsparungen und optimaler Ressourcenallokation.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

1189

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

  • China
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, China
        • Peking University Third Hospital

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

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  1. Alle Patienten mit Brustschmerzen wurden in die Notfalltriage aufgenommen.
  2. Patienten ab 18 Jahren.

Ausschlusskriterien:

  1. Patienten mit schwerer kognitiver Beeinträchtigung oder Kommunikationsunfähigkeit.
  2. Es gibt Patienten, die explizit an bestimmte Abteilungen überwiesen wurden (z. B. einige der 120 Verlegungspatienten, die möglicherweise direkt an den grünen Kanal weitergeleitet werden).
  3. Patienten mit instabilen Vitalfunktionen.
  4. Patienten mit potenziellen medizinischen Problemen.
  5. Nimmt an anderen klinischen Studien teil.
  6. Nichteinhaltung der Testverfahren.
  7. Diejenigen, die sich weigern, die Einverständniserklärung zu unterzeichnen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

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

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Diagnose großer Sprachmodelle
Die Patienten interagierten während der Wartezeit vor oder nach der routinemäßigen Triage in der Notaufnahme mit dem großsprachigen Modell-Triagesystem MedGuide-V5. Während dieser Phase zeichnet MedGuide-V5 automatisch Daten und Metriken während der Kommunikation mit Patienten auf.
Diagnosetest: Anwendung eines großen Sprachmodells bei der Notfalltriage von Brustschmerzen.
Das große Sprachmodell MedGuide-V5 ist in der Lage, wichtige Informationen aus einer Patientenbeschreibung schnell zu extrahieren und durch die Analyse dieser Beschreibungen Ärzten eine mögliche Erstdiagnose zu liefern, die ihnen hilft, die Behandlung von Patienten schnell zu priorisieren.
Aktiver Komparator: Routinediagnostisches und therapeutisches Verfahren
Nach der Evaluierung des Systems der künstlichen Intelligenz erhalten die Patienten die Diagnose und Behandlung gemäß dem üblichen Verfahren. Die Gesamtzeit der künstlichen Triage, die Triage der Patienten und andere Daten werden aufgezeichnet. Patientenbesuche sollten durch den Einsatz künstlicher Intelligenzsysteme zur Auswertung nicht verzögert werden.
Diagnosetest: Gemäß den normalen Verfahren zur medizinischen Behandlung
Nach der Evaluierung des Systems der künstlichen Intelligenz erhalten die Patienten die Diagnose und Behandlung gemäß dem üblichen Verfahren. Die Gesamtzeit der künstlichen Triage, die Triage der Patienten und andere Daten werden aufgezeichnet. Patientenbesuche sollten durch den Einsatz künstlicher Intelligenzsysteme zur Auswertung nicht verzögert werden.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die diagnostische Genauigkeitsrate von MedGuide-V5
Zeitfenster: bis zum Studienabschluss durchschnittlich 10 Monate
Es sollte die Übereinstimmung der von Ärzten mit Hilfe großer Sprachmodelle gestellten Diagnose von Brustschmerzen mit der tatsächlichen Diagnose der Patienten nach Abschluss aller Untersuchungen beurteilt werden.
bis zum Studienabschluss durchschnittlich 10 Monate

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Zufriedenheit des medizinischen Personals
Zeitfenster: während der Auswertung
Bewertung der Zufriedenheit und Akzeptanz des medizinischen Personals mit der Verwendung großer Sprachmodelle zur Unterstützung von Triage-Systemen durch Methoden wie Fragebogenumfragen. Der Name dieses Fragebogens lautet: Formular zur Bewertung von Forschern mit einer Punktzahl zwischen 1 und 10. Je höher die Punktzahl, desto hilfreicher ist das große Sprachmodell für Forscher.
während der Auswertung
Anpassungsrate des Behandlungsplans für medizinisches Personal
Zeitfenster: während der Auswertung
Die Häufigkeit, mit der medizinisches Personal Behandlungspläne anpasst, nachdem es Feedback zu den Ergebnissen von MedGuide V5 erhalten und sich auf die Vorschläge des großen Sprachmodells bezogen hat.
während der Auswertung
Wiederbesuchsrate in der Notaufnahme innerhalb von 30 Tagen
Zeitfenster: während der Auswertung
Bewerten Sie das Auftreten von Patienten, die innerhalb von 30 Tagen nach der modellgestützten Triage mit großer Sprache und der traditionellen Triage die Notaufnahme erneut aufsuchen oder wieder aufgenommen werden.
während der Auswertung

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Peking University Third Hospital

Mitarbeiter

Beijing Friendship Hospital

Ermittler

  • Hauptermittler: Yi-Da Tang, MD, PhD, Peking University Third Hospital
  • Hauptermittler: Wen-Yao Wang, MD, PhD, Peking University Third Hospital

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)

20. Dezember 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

20. August 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

20. August 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

22. Dezember 2023

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Juli 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

9. Juli 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

24. August 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

20. August 2026

Zuletzt verifiziert

1. August 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • M2023828

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

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