Evaluierung von KI-Großmodellen für Diagnose und Behandlung in realen Fällen: Multizentrische retrospektive Studie

Einschlusskriterien:

• Die Falldaten stammen von den vier an der Studie beteiligten Krankenhäusern, mit vollständigen und authentischen Diagnose- und Behandlungsunterlagen.
• Patienten müssen 18 Jahre oder älter sein, ohne Geschlechtsbeschränkungen.
• Vollständige Krankenakten, einschließlich der folgenden Kerninformationen: grundlegende Patientendaten, Krankheitsgeschichte, frühere Krankengeschichte, körperliche Untersuchung und Hilfsuntersuchungen (einschließlich Labor- und Bildgebungstests).
• Eine klare Entlassungsdiagnose und ein Behandlungsplan (einschließlich therapeutischer Maßnahmen und Nachsorgevereinbarungen).
• Die Krankenakten wurden archiviert, mit objektiven und genauen Informationen, die nicht verändert wurden.
• Der Patient oder sein gesetzlicher Vertreter hat eine informierte Einwilligung erteilt und der Verwendung seiner anonymisierten medizinischen Daten für Forschungsanalysen zugestimmt.

Ausschlusskriterien:

• Krankenakten mit erheblichen Informationslücken, wie z.B. fehlenden klinischen Schlüsseldetails (Krankheitsgeschichte, Diagnose- oder Behandlungsunterlagen usw.).
• Fälle, bei denen die Diagnose oder der Behandlungsplan unklar ist oder bei denen die Behandlung für eine Erstdiagnose nicht vollständig abgeschlossen wurde.
• Fälle, bei denen die Hauptdiagnose nicht urologisch ist.
• Fälle mit größeren Fehlern oder Unstimmigkeiten in den Aufzeichnungen, die eine weitere Bewertung beeinträchtigen könnten.
• Krankenakten in speziellen Formaten oder nicht lesbaren Bildern (z.B. handschriftliche Notizen, nicht standardisierte Dokumentation).
• Patienten, die das Einwilligungsformular nicht unterschrieben haben oder die der Verwendung ihrer medizinischen Daten für Forschungszwecke widersprechen.