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Klinisches intelligentes Managementsystem - Mehrsprachige Erkundung

13. Mai 2025 aktualisiert von: Tien Yin Wong, Tsinghua University

Mehrsprachige Erkundung des klinischen intelligenten Managementsystems basierend auf einem multimodalen Fundamentmodell

Diese Studie zielt darauf ab, die diagnostische und therapeutische Leistung eines modellbasierten klinischen intelligenten Managementsystems für multimodale Grundlagen in simulierten ambulanten Szenarien zu untersuchen. Insbesondere wird es den KI -Agenten des Systems mit Allgemeinmedizinern aus verschiedenen sprachlichen und kulturellen Hintergründen weltweit sowie verschiedene Regionen Dialekt- und Minderheitensprachen in China vergleichen.

Die Studie wird in verschiedenen Zentren in verschiedenen Regionen durchgeführt, um die Anpassungsfähigkeit des Systems umfassend zu bewerten. Mit einem prospektiven Einzelblinddesign rekrutiert jedes Zentrum Grundversorgung Ärzte.

Standardisierte simulierte Patienten in allen Zentren werden basierend auf denselben standardisierten Fällen geschult und werden anschließend vier reale Ärzte und den AI -Agenten konsultieren, um die Konsistenz zu gewährleisten.

Durch den Vergleich der Diagnose- und Behandlungsqualität, der Zufriedenheit der Patienten und der klinischen Ergebnisse zielt diese Studie darauf ab, die Wirksamkeit des Systems bei der Verbesserung der Grundversorgung und des Patientenmanagements in verschiedenen Regionen und sprachlichen Umgebungen zu untersuchen.

Studienübersicht

Status

Rekrutierung

Intervention / Behandlung

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Geschätzt)

40

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

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

Studienorte

    • Beijing
      • Beijing, Beijing, China, 102218
        • Rekrutierung
        • Tiantongyuan North Community Healthcare Center
        • Kontakt:

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 für Hausärzte:

  • Fließend in den in jedem Zentrum gesprochenen lokalen Sprachen.
  • Mit der allgemeinen Praxis medizinische Qualifikationen.
  • Stimmen Sie zu, an der Studie teilzunehmen und das Formular zur Einverständniserklärung zu unterzeichnen.

Einschlusskriterien für simulierte Patienten mit Patienten:

  • Alter ≥ 18 Jahre.
  • Fließend in den in jedem Zentrum gesprochenen lokalen Sprachen.
  • In der Lage, elektronische Geräte mit intelligenten Systemen zu verwenden.
  • In der Lage, Symptome genau auszudrücken und während des gesamten Prozesses teilzunehmen.
  • Stimmen Sie zu, an der Studie teilzunehmen und das Formular zur Einverständniserklärung zu unterzeichnen.

Ausschlusskriterien: n/a

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Unterstützende Pflege
  • Zuteilung: Nicht randomisiert
  • Interventionsmodell: Parallele Zuordnung
  • Maskierung: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Aktiver Komparator: AI Agent Doctor Group
Standardisierte simulierte Patienten konsultieren mit dem AI-Agentenarzt und stellten AI-generierte Diagnosen und Behandlungen für die Gesundheitsversorgung an.
Das klinische intelligente KI-System ist mit einem AI-Agenten-Arzt ausgestattet, sodass Patienten Selbstkonsumationen durchführen und jederzeit und überall versorgt werden können, ohne dass ein echter Arzt erforderlich ist.
Kein Eingriff: Ärztegruppen der Grundversorgung
Standardisierte simulierte Patienten konsultieren Ärzte und liefern routinemäßige Diagnosen und Behandlungen als übliche Standard -Gesundheitsversorgung.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Umfassende Bewertung der klinischen Fähigkeiten des Arztes
Zeitfenster: Unmittelbar nach der simulierten Beratung
Bewertungsskalen für klinische Fähigkeiten für die Grundversorgung (Bereich: 0 bis 100 für jeden Fall; Die höheren Bewertungen bedeuten die bessere Leistung)
Unmittelbar nach der simulierten Beratung

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Die Benutzerfreundlichkeit des Systems
Zeitfenster: Unmittelbar nach der simulierten Konsultation mit dem KI -System
Die System Usability Evaluationskala zugänglich von teilnehmenden simulierten Patienten, die auf einer Fünf-Punkte-Likert-Skala bewertet wurden, stimmen stark nicht zu (1) bis stark zuzustimmen (5). (Ein höherer Maßstab zeigt eine höhere wahrgenommene Benutzerfreundlichkeit der Technologie an.)
Unmittelbar nach der simulierten Konsultation mit dem KI -System

Mitarbeiter und Ermittler

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

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)

15. April 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

30. Juni 2025

Studienabschluss (Geschätzt)

31. Juli 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

2. April 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

9. April 2025

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

11. April 2025

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

16. Mai 2025

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

13. Mai 2025

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2025

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • 24694-4-01

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

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

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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