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Ärztliche Diagnose neurologischer Fälle mit großen Sprachmodellen

28. Januar 2026 aktualisiert von: Ji Xunming,MD,PhD, Capital Medical University

Ärztliche Diagnose neurologischer Fälle unterstützt durch große Sprachmodelle: Eine randomisierte kontrollierte Studie

Diese Studie ist eine prospektive randomisierte kontrollierte Studie, die untersuchen soll, ob die Unterstützung durch große Sprachmodelle (LLM) die diagnostische Leistung von Ärzten im Vergleich zu herkömmlicher Unterstützung verbessert.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Die Studienpopulation besteht aus zugelassenen Ärzten, die mindestens zwei Jahre neurologische Ausbildung abgeschlossen haben. Die Teilnehmer werden im Verhältnis 1:1 der LLM-Unterstützungsgruppe oder der konventionellen Unterstützungsgruppe zufällig zugewiesen. In der LLM-Unterstützungsgruppe werden Ärzte durch ein internes LLM unterstützt und dürfen konventionelle Ressourcen (z. B. Suchmaschinen, UpToDate oder klinische Leitlinien) verwenden, bevor sie eine endgültige Diagnose einreichen. Der Zugang zu anderen LLMs ist nicht gestattet. In der konventionellen Unterstützungsgruppe verwenden Ärzte ausschließlich konventionelle Ressourcen und haben während der gesamten Studie keinen Zugang zum internen LLM oder zu anderen LLMs. Das primäre Ergebnis ist die Top-1-Diagnosegenauigkeit. Zu den sekundären Ergebnissen gehören die Top-3-Diagnosegenauigkeit, die für die Bearbeitung jedes Falls benötigte Zeit und die diagnostische Sicherheit der Ärzte.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

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

  • China
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, China, 100053
        • Xuanwu Hospital Capital Medical University
      • Beijing, Beijing Municipality, China, 100000
        • Beijing Luhe Hospital Affiliated to Capital Medical University
    • Henan
      • Nanyang, Henan, China, 473000
        • Nanyang Central 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

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Lizenzierte Ärzte, die mindestens zwei Jahre neurologische Ausbildung abgeschlossen haben.
  • Bereit, an der Studie teilzunehmen und in der Lage, eine schriftliche Einwilligungserklärung zu geben.

Ausschlusskriterien:

  • Ärzte, die zuvor an der Entwicklung des hauseigenen LLM oder der Erstellung der in dieser Studie verwendeten Datensätze teilgenommen haben.
  • Ärzte, die an der klinischen Versorgung von Patienten beteiligt waren, deren Fälle zur Erstellung des Fall-Datensatzes für diese Studie verwendet wurden.
  • Ärzte, von denen bekannt ist, dass sie die in dieser Studie verwendeten spezifischen Fälle zuvor geprüft oder gesehen haben.

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: Single

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: LLM-Unterstützungsgruppe
Ärzte werden durch ein hausinternes LLM unterstützt und dürfen konventionelle Ressourcen nutzen. Der Zugriff auf andere LLMs ist nicht gestattet.
Sonstiges: LLM-Unterstützung
Ärzte werden von einem internen großen Sprachmodell unterstützt und dürfen konventionelle Ressourcen nutzen. Der Zugriff auf andere LLMs ist nicht gestattet.
Kein Eingriff: Konventionelle Hilfsgruppe
Die Ärzte verwenden ausschließlich konventionelle Ressourcen und haben während der gesamten Studie keinen Zugriff auf das hausinterne LLM oder andere LLMs.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Top-1-Diagnosegenauigkeit
Zeitfenster: Ausgangswert
Die Top-1-Diagnose wird als korrekt betrachtet, wenn die vom Arzt als erstes genannte Diagnose mit der Referenzdiagnose oder einer klinisch ähnlichen, von Neurologen als gleichwertig eingestuften Diagnose übereinstimmt.
Ausgangswert

Sekundäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Top-3-Diagnosegenauigkeit
Zeitfenster: Baseline
Die Top-3-Diagnose gilt als korrekt, wenn die Referenzdiagnose oder eine klinisch ähnliche, von Neurologen als gleichwertig eingestufte Diagnose unter den drei wichtigsten Enddiagnosen des Arztes erscheint.
Baseline
Zeitaufwand für die Diagnose
Zeitfenster: Ausgangswert
Zeit, die Teilnehmer pro Fall aufwenden.
Ausgangswert
Diagnostische Zuversicht
Zeitfenster: Baseline
Das diagnostische Vertrauen der Ärzte wird mithilfe einer fünfstufigen Likert-Skala gemessen (1=sehr unsicher, 5=sehr sicher).
Baseline

Mitarbeiter und Ermittler

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

Sponsor

Capital Medical University

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)

17. Januar 2026

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

28. Januar 2026

Studienabschluss (Tatsächlich)

28. Januar 2026

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

1. Dezember 2025

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

8. Januar 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

15. Januar 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

29. Januar 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

28. Januar 2026

Zuletzt verifiziert

1. Januar 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • LLM-001

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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