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Inteligencia Artificial en Clínica Infantil

28 de junio de 2021 actualizado por: Sijia Gu, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Aplicación de Inteligencia Artificial en Clínica Infantil

En China, la cantidad de servicios médicos para niños todavía está muy por debajo de la creciente demanda de atención médica para niños. El fenómeno de los padres de los niños haciendo cola durante la noche para registrarse ya no sorprende. Esto se debe al aumento en el número de niños y la escasez de talentos pediátricos. En el departamento de pediatría, el número de pacientes aumenta año tras año, pero el pediatra escasea de principio a fin. Además del servicio ambulatorio, los pediatras de los grandes hospitales también realizan operaciones, investigaciones científicas y otras tareas. Como resultado, muchos médicos tienen que renunciar a sus vacaciones, lo que los hace sentir miserables y reduce su entusiasmo por el trabajo. El largo tiempo de espera también redujo la satisfacción de los pacientes, lo que resultó en la intensificación del conflicto entre médicos pediátricos y pacientes.

Este proyecto de investigación tiene como objetivo crear un sistema integrado humano-computadora y desarrollar un nuevo proceso de diagnóstico integrado con inteligencia artificial (IA). La función del sistema AI incluye principalmente 3 aspectos. (1) El paciente utiliza una aplicación de teléfono móvil integrada con IA que le permite hacerse un chequeo antes de ver a un médico. El programa le hará una serie de preguntas al paciente. Luego, según las respuestas del paciente, AI recomendará una serie de exámenes, todos los cuales serán revisados ​​por el médico de antemano. Después de que el paciente lo pague, podría ir directamente a hacer el examen. Entonces, luego podría ir al médico con el informe del examen, lo que le ahorra al paciente la molestia de hacer cola. (2) Al mismo tiempo, el sistema de IA también podría automatizar el historial médico. El paciente completaría la recopilación del historial de autoayuda en el tiempo libre. El sistema de inteligencia artificial recopila el historial médico y lo importa automáticamente a la computadora del médico. El trabajo principal de los médicos es modificar el historial médico generado por la IA. Hasta cierto punto, aligera la carga de los médicos. (3) Durante la visita, el sistema de IA captura automáticamente la información de la historia clínica electrónica del paciente y genera el posible diagnóstico. Este proceso es de gran ayuda para los médicos jóvenes y puede servir como una pista.

En resumen, este estudio es útil para reducir de manera efectiva el tiempo de espera de los pacientes y aumentar en gran medida su experiencia médica. Mientras se reduce la intensidad del trabajo de los médicos, el procedimiento ambulatorio de nuestro hospital se ha optimizado de manera efectiva para aliviar en cierta medida la escasez de pediatras.

Descripción general del estudio

Descripción detallada

Apoyándose en la aplicación móvil y el software informático, lograría:

  1. Orientación inteligente y a juego con el departamento;
  2. Recopilación inteligente de antecedentes médicos y generación de registros médicos con IA;
  3. Recomendar automáticamente elementos de examen;
  4. Asistir en el diagnóstico clínico y hacer una sugerencia de diagnóstico inteligente.

Tipo de estudio

Intervencionista

Inscripción (Actual)

626

Fase

  • No aplica

Contactos y Ubicaciones

Esta sección proporciona los datos de contacto de quienes realizan el estudio e información sobre dónde se lleva a cabo este estudio.

Ubicaciones de estudio

      • Shanghai, Porcelana
        • Shanghai Children's Medical Center
    • Shanghai
      • Shanghai, Shanghai, Porcelana, 200127
        • Shanghai Children's Medical Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Criterios de participación

Los investigadores buscan personas que se ajusten a una determinada descripción, denominada criterio de elegibilidad. Algunos ejemplos de estos criterios son el estado de salud general de una persona o tratamientos previos.

Criterio de elegibilidad

Edades elegibles para estudiar

2 meses a 18 años (Niño, Adulto)

Acepta Voluntarios Saludables

No

Géneros elegibles para el estudio

Todos

Descripción

Criterios de inclusión:

Los pacientes de 2 meses a 18 años irán al centro médico infantil de Shanghái para recibir tratamiento.

Criterio de exclusión:

  1. Personas que no estén de acuerdo en participar.
  2. Personas que no pueden cooperar.
  3. Personas que son difíciles de seguir.

Plan de estudios

Esta sección proporciona detalles del plan de estudio, incluido cómo está diseñado el estudio y qué mide el estudio.

¿Cómo está diseñado el estudio?

Detalles de diseño

  • Propósito principal: Investigación de servicios de salud
  • Asignación: Aleatorizado
  • Modelo Intervencionista: Asignación paralela
  • Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)

Armas e Intervenciones

Grupo de participantes/brazo
Intervención / Tratamiento
Experimental: Pacientes con proceso de atención ambulatoria de rutina
Después del registro, el paciente espera en la fila en la puerta de la oficina del médico. Su médico utiliza métodos tradicionales para ingresar registros médicos a mano y hacer diagnósticos de forma independiente. Luego, el paciente espera en la fila para pagar la factura y hace cola para ser examinado. Finalmente, el paciente devolvería el informe del examen al médico.
Los pacientes siguen los procedimientos de registro, espera, asistencia, espera, examen, espera, asistencia.
Experimental: Pacientes con proceso de atención ambulatoria asistida por IA
Después del registro, el paciente vincula su información a la aplicación del teléfono móvil a través del número de consulta externa. Primero, el sistema de IA le haría al paciente una serie de preguntas. Luego haría un juicio basado en la respuesta del paciente. El sistema transmite los elementos del examen a la computadora del médico y, con la aprobación del médico, envía los elementos al paciente. Entonces, el paciente podría ir directamente a hacer el examen. Mientras espera su turno, el paciente ingresa nuevamente al programa telefónico y el sistema de inteligencia artificial recopila su historial médico. La información se envía de vuelta al médico. Cuando el paciente va al consultorio médico con el informe del examen, la computadora del médico ya tiene su historial médico. El médico solo necesita ajustar el historial de acuerdo con la situación real. Después de escribir el historial médico, el sistema de IA podría hacer automáticamente el diagnóstico. El doctor usa los resultados de la IA y su propio juicio para hacer un diagnóstico completo.
Los pacientes siguen los procedimientos de registro, elementos de examen recomendados por AI, recopilación de historial médico de autoservicio, examen, espera, asistencia asistida por AI.

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Evaluar la eficiencia de los dos procesos.
Periodo de tiempo: hasta 1 mes
Compare el tiempo de espera promedio para un solo paciente y el tiempo promedio de visita para un solo paciente.
hasta 1 mes

Medidas de resultado secundarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Evaluar el índice de satisfacción de los pacientes con los procesos médicos
Periodo de tiempo: hasta 1 mes
El cuestionario de satisfacción se utilizaría para comparar el índice de satisfacción entre los dos procesos.
hasta 1 mes
Medidas económicas
Periodo de tiempo: hasta 1 mes
Gastar dinero de pacientes ambulatorios, gastar dinero de examen et al.
hasta 1 mes
Eficiencia laboral de los médicos.
Periodo de tiempo: hasta 1 mes
Uso de datos históricos para comparaciones de antes y después, para comparar la influencia de la recopilación inteligente del historial médico en el tiempo de visita de cada paciente.
hasta 1 mes

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.

Publicaciones y enlaces útiles

La persona responsable de ingresar información sobre el estudio proporciona voluntariamente estas publicaciones. Estos pueden ser sobre cualquier cosa relacionada con el estudio.

Publicaciones Generales

Fechas de registro del estudio

Estas fechas rastrean el progreso del registro del estudio y los envíos de resultados resumidos a ClinicalTrials.gov. Los registros del estudio y los resultados informados son revisados ​​por la Biblioteca Nacional de Medicina (NLM) para asegurarse de que cumplan con los estándares de control de calidad específicos antes de publicarlos en el sitio web público.

Fechas importantes del estudio

Inicio del estudio (Actual)

21 de marzo de 2020

Finalización primaria (Actual)

29 de junio de 2021

Finalización del estudio (Actual)

29 de junio de 2021

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

12 de noviembre de 2019

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

2 de diciembre de 2019

Publicado por primera vez (Actual)

4 de diciembre de 2019

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

1 de julio de 2021

Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad

28 de junio de 2021

Última verificación

1 de junio de 2021

Más información

Términos relacionados con este estudio

Otros números de identificación del estudio

  • SCMCIRB-K2019020-2

Plan de datos de participantes individuales (IPD)

¿Planea compartir datos de participantes individuales (IPD)?

No

Información sobre medicamentos y dispositivos, documentos del estudio

Estudia un producto farmacéutico regulado por la FDA de EE. UU.

No

Estudia un producto de dispositivo regulado por la FDA de EE. UU.

No

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. .

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