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Automatisierte Berichterstellung für kardiovaskuläre Magnetresonanztomographie

18. Januar 2026 aktualisiert von: Minjie Lu, Chinese Academy of Medical Sciences, Fuwai Hospital

Mehrstufige automatisierte Berichterstellung der kardiovaskulären Magnetresonanztomographie basierend auf einem visuellen Large Language Model

Ziel dieser Beobachtungsstudie ist es, die Genauigkeit, Vollständigkeit und klinische Konsistenz von durch große Sprachmodelle generierten kardialen Magnetresonanz (CMR)-Bildgebungsberichten im Vergleich zu Berichten von erfahrenen Radiologen bei Patienten zu bewerten, die routinemäßige klinische CMR-Untersuchungen durchführen.

Die Hauptfrage(n), die beantwortet werden sollen, sind:

Können automatisch generierte CMR-Berichte, die von einem großen multimodalen Modell erstellt werden, wichtige Bildbefunde und Diagnosen im Vergleich zu Berichten, die von erfahrenen kardiovaskulären Radiologen verfasst wurden, genau wiedergeben?

Wie schneidet die Qualität der generierten Berichte in Bezug auf klinische Korrektheit, Vollständigkeit und sprachliche Klarheit ab, bewertet durch quantitative Metriken und Expertenüberprüfung?

Falls es eine Vergleichsgruppe gibt:

Forscher werden KI-generierte CMR-Berichte mit Grundwahrheitsberichten vergleichen, die von zertifizierten kardiovaskulären Radiologen verfasst wurden, um festzustellen, ob das automatisierte System vergleichbare diagnostische Genauigkeit und Berichtsqualität über verschiedene kardiale Pathologien hinweg erreicht.

Die Teilnehmer werden:

Standardmäßige kardiale MRT-Untersuchungen im Rahmen der routinemäßigen klinischen Praxis durchführen.

Ihre anonymisierten CMR-Bilddaten und entsprechenden Radiologenberichte retrospektiv sammeln lassen.

Daten beisteuern, die zur Generierung automatisierter CMR-Berichte verwendet werden, die dann anhand objektiver Metriken (z.B. diagnostische Übereinstimmung, Entitätsgenauigkeit) und subjektiver klinischer Bewertung durch Radiologen mit Expertenberichten verglichen werden.

Studienübersicht

Status

Aktiv, nicht rekrutierend

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

20000

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, 100037
        • Fuwai Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College

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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studienpopulation besteht aus Patienten, die sich routinemäßigen, klinisch indizierten kardialen Magnetresonanztomographie (CMR)-Untersuchungen in einem medizinischen Zentrum unterzogen haben und repräsentiert eine klinische Population aus der realen Welt, die sich einer kardialen MRT zur diagnostischen Beurteilung verschiedener kardiovaskulärer Erkrankungen unterzieht.

Alle in dieser Beobachtungsstudie enthaltenen CMR-Studien sind retrospektiv gesammelt, vollständig anonymisiert und werden von entsprechenden klinischen Berichten begleitet, die von Radiologen verfasst wurden. Die Studienpopulation repräsentiert eine klinische Kohorte aus der realen Welt mit einer Reihe von Herzerkrankungen, die üblicherweise durch CMR untersucht werden.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten, die klinisch indizierte kardiale Magnetresonanztomographie (CMR)-Untersuchungen durchgeführt haben.
  • Verfügbarkeit von vollständigen und anonymisierten CMR-Bilddaten.
  • Verfügbarkeit entsprechender klinischer CMR-Berichte, die von erfahrenen kardiovaskulären Radiologen verfasst wurden.
  • CMR-Studien, die mit standardmäßigen klinischen Bildgebungsprotokollen erworben wurden.

Ausschlusskriterien:

  • Unvollständige oder beschädigte CMR-Bilddaten.
  • Fehlen eines Referenzradiologenberichts.
  • Schlechte Bildqualität, die eine zuverlässige klinische Interpretation verhindert.
  • CMR-Studien mit schwerwiegenden Bildartefakten, die die diagnostische Bewertung beeinträchtigen.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Diagnostische Genauigkeit von KI-generierten Herz-MRT-Befunden
Zeitfenster: Baseline

Das primäre Ergebnis ist die diagnostische Genauigkeit von automatisch generierten kardialen Magnetresonanztomographie (CMR)-Berichten, die von einem großen multimodalen Modell erstellt werden.

Die diagnostische Genauigkeit wird durch den Vergleich von KI-generierten Berichten mit Referenzberichten bewertet, die von zertifizierten kardiovaskulären Radiologen verfasst wurden. Die Übereinstimmung wird auf der Ebene der wichtigsten klinischen Befunde und der endgültigen Bildgebungseindrücke unter Verwendung vordefinierter Kriterien evaluiert.

Zu den Genauigkeitsmetriken gehören die Richtigkeit der Hauptdiagnosen und das Vorhandensein oder Fehlen klinisch relevanter Bildgebungsbefunde.
Baseline

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Chinese Academy of Medical Sciences, Fuwai Hospital

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)

1. Oktober 2025

Primärer Abschluss (Geschätzt)

1. Oktober 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

1. Januar 2028

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

5. Januar 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

5. Januar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

14. Januar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

21. Januar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

18. Januar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • CMR_AutoReport

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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