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Multi-center Validation Study of a Large Language Model-based Intelligent Agent for Blood Cell Analysis

24. Mai 2026 aktualisiert von: Ming Guan, Huashan Hospital

I. Study Background: Currently, in most medical institutions, the review of blood cell analysis still heavily relies on manual verification by laboratory staff. This process requires a comprehensive analysis of instrument parameters, alarm flags, historical comparison results, and, when necessary, microscopic examination. However, with the increasing volume of test samples and the high concentration of review tasks during peak hours, the traditional manual review model increasingly shows problems such as prolonged turnaround time (TAT), uneven workload distribution, and decreased consistency in reviews. In recent years, intelligent review systems based on Large Language Models (LLM) have shown potential in analyzing abnormal results and stratifying sample risks by integrating preset rules, clinical diagnostic information, and multi-dimensional laboratory data, which is expected to optimize the review workflow.

II. Study Objective: To evaluate the difference in overall sample review turnaround time between the experimental process and the control process during the formal study phase, and to test its superiority.

III. Subjects: The investigators need to recruit approximately 20,000 subjects, regardless of age or gender.

IV. Study Procedures: If participants agree to participate in the study, participants only need to allow us to use participants test results after participants have completed your routine blood test (CBC).

V. Risks and Benefits:

  1. Risks: This study poses no risk to the subjects. The investigators only use the result data of patients after participants have had their routine blood test; there is no need for patients to undergo additional blood draws.
  2. Benefits: It will shorten the turnaround time for routine blood test results and share the workload of doctors in reviewing these results.

VI. Privacy: All of participants information will be kept strictly confidential and will only be used for this scientific research.

Studienübersicht

Status

Noch keine Rekrutierung

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Geschätzt)

20000

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

The study subjects were consecutive individuals undergoing routine blood tests at each center, with no restrictions on gender or age. After inclusion, samples entered the corresponding review process based on the study week, with preliminary and secondary reviews conducted by predefined workflows and qualified personnel, respectively.

Beschreibung

Inclusion Criteria:

  • Subjects who underwent routine blood tests in the outpatient, emergency, or inpatient departments of the participating centers during the study period.

Corresponding samples must have complete instrument results, review trails, and report timestamp records.

Approved for inclusion by the Ethics Committee.

Exclusion Criteria:

  • Samples collected during periods of instrument malfunction or interface transmission anomalies.

Missing key research data, particularly samples where the final review conclusion or key timestamps cannot be confirmed.

Subjects or their legal representatives explicitly refuse to participate in the study.

Studienplan

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

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
LLM-Assisted Review Group

This study introduces an intelligent auxiliary review system based on a medical Large Language Model (LLM), aimed at optimizing the traditional CBC report review process. The core functions and intervention mechanisms are as follows:

Multi-source Data Integration: The system integrates seamlessly with the Laboratory Information System (LIS) to automatically retrieve patient demographics (age, sex), current CBC indices, historical results, and clinical diagnoses.

Deep Analysis and Anomaly Detection: Unlike traditional rule-based auto-verification, this system leverages the reasoning capability of LLMs to perform multidimensional clinical logic checks. It identifies out-of-range values and interprets their clinical significance by combining them with patient history (e.g., distinguishing physiological fluctuations from pathological changes).

Standard Manual Review Group

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Zeitfenster
Overall Report Turnaround Time
Zeitfenster: one year
one year

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 (Geschätzt)

14. Mai 2026

Primärer Abschluss (Geschätzt)

31. August 2027

Studienabschluss (Geschätzt)

31. August 2027

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

19. Mai 2026

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

19. Mai 2026

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

26. Mai 2026

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

28. Mai 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

24. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. Mai 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Andere Studien-ID-Nummern

  • KY2026-084

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