Rendimiento de un Flujo de Trabajo Integrado OCR-Prompt-LLM para la Extracción de Datos Clínicos Multidimensionales en Cardiopatía Isquémica (OPAL-CAD)
Descripción general del estudio
Estado
Estado
Condiciones
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Inscripción
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Beijing, Porcelana, 100037
- Fuwai Hospital
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
Método de muestreo
Población de estudio
Descripción
Criterios de inclusión:
- Pacientes de 18 años o más.
- Registros clínicos de pacientes previamente inscritos en los estudios AIM-CHD (para el conjunto piloto/optimización de indicaciones) o SMART-CHD (para la cohorte de validación interna).
- Pacientes diagnosticados o sospechosos de padecer enfermedad arterial coronaria (EAC), incluyendo subtipos: Angina Inestable (AI), IAMCEST, IAMSEST y Síndrome Coronario Crónico (SCC).
Criterios de exclusión:
- Registros clínicos con fragmentación grave de datos o que carezcan de más del 50% de los indicadores clínicos clave.
- Registros médicos manuscritos o escaneos de baja calidad ilegibles para el procesamiento de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR).
- Registros duplicados o registros con etiquetas contradictorias del "Estándar de Oro" que no puedan ser reconciliadas por el comité de expertos.
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
Número de grupos/cohortes
Cohortes e Intervenciones
Grupo / CohorteGrupo / Cohorte |
Intervención / TratamientoIntervención / Tratamiento |
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Cohorte de prueba
Este grupo consta de 50 registros de pacientes del Estudio AIM-CHD en el Hospital Fuwai.
Estos datos se utilizan específicamente para refinar el procesamiento OCR y optimizar la Ingeniería de Prompt para el flujo de trabajo basado en LLM.
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La intervención es un sistema automatizado de gestión de datos clínicos que integra Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), Ingeniería de Prompts optimizada y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
El flujo de trabajo procesa registros hospitalarios no estructurados para extraer 10 indicadores clínicos clave (por ejemplo, FEVI, subtipos de EAC, medicamentos) y clasifica al paciente en categorías específicas de enfermedad arterial coronaria (SCA, IAMCEST, IAMSEST, CCS)
Proceso manual estándar en el que médicos clínicos experimentados recopilan e interpretan información del paciente a partir de historiales médicos.
Esto sirve como referencia humana para comparar la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa.
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Cohorte de Validación Interna
Esta cohorte incluye 188 casos clínicos procedentes del Estudio SMART-CHD del Hospital Fuwai.
Estos registros sirven como referencia interna principal para evaluar la precisión diagnóstica y de extracción del flujo de trabajo LLM frente a la verdad establecida.
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La intervención es un sistema automatizado de gestión de datos clínicos que integra Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), Ingeniería de Prompts optimizada y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
El flujo de trabajo procesa registros hospitalarios no estructurados para extraer 10 indicadores clínicos clave (por ejemplo, FEVI, subtipos de EAC, medicamentos) y clasifica al paciente en categorías específicas de enfermedad arterial coronaria (SCA, IAMCEST, IAMSEST, CCS)
Proceso manual estándar en el que médicos clínicos experimentados recopilan e interpretan información del paciente a partir de historiales médicos.
Esto sirve como referencia humana para comparar la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa.
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Cohorte de Validación Externa
Esta cohorte comprende 70 registros de pacientes recopilados de 8 subcentros independientes (excluyendo el Hospital Fuwai) para evaluar la generalización y robustez del modelo en diversos entornos clínicos y diferentes formatos de historias médicas.
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La intervención es un sistema automatizado de gestión de datos clínicos que integra Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR), Ingeniería de Prompts optimizada y Modelos de Lenguaje Grande (LLMs).
El flujo de trabajo procesa registros hospitalarios no estructurados para extraer 10 indicadores clínicos clave (por ejemplo, FEVI, subtipos de EAC, medicamentos) y clasifica al paciente en categorías específicas de enfermedad arterial coronaria (SCA, IAMCEST, IAMSEST, CCS)
Proceso manual estándar en el que médicos clínicos experimentados recopilan e interpretan información del paciente a partir de historiales médicos.
Esto sirve como referencia humana para comparar la precisión diagnóstica y la eficiencia operativa.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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Tasa Global de Precisión Diagnóstica y de Extracción
Periodo de tiempo: Hasta la finalización del estudio, un promedio de 3 meses.
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Para calcular la tasa de precisión general del flujo de trabajo basado en LLM en 308 casos (incluido el conjunto piloto, la cohorte de validación interna y la cohorte de validación externa) para 10 indicadores clínicos (por ejemplo, LVEF, glucosa en sangre, etc.) y 4 subtipos diagnósticos de enfermedad arterial coronaria.
La precisión se define como la proporción de casos en los que los resultados de extracción o diagnóstico del LLM son perfectamente consistentes con el 'Estándar de Oro' establecido por expertos clínicos humanos.
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Hasta la finalización del estudio, un promedio de 3 meses.
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Colaboradores e Investigadores
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Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Inicio del estudio
Finalización primaria (Actual)
Finalización primaria
Finalización del estudio (Actual)
Finalización del estudio
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Publicado por primera vez
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
Última actualización publicada
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
Otros números de identificación del estudio
- CAD-LLM-2025-01
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?
Descripción del plan IPD
Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio
Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.
Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.
Esta información se obtuvo directamente del sitio web clinicaltrials.gov sin cambios. Si tiene alguna solicitud para cambiar, eliminar o actualizar los detalles de su estudio, comuníquese con register@clinicaltrials.gov. Tan pronto como se implemente un cambio en clinicaltrials.gov, también se actualizará automáticamente en nuestro sitio web. .