Eficacia de un sistema eTriaging para el triaje de enfermedades
Eficacia del uso del sistema eTriaging para el triaje de enfermedades en la población comunitaria
Descripción general del estudio
Estado
Condiciones
Intervención / Tratamiento
Tipo de estudio
Inscripción (Actual)
Fase
- No aplica
Contactos y Ubicaciones
Ubicaciones de estudio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Porcelana, 510000
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Criterios de participación
Criterio de elegibilidad
Edades elegibles para estudiar
Acepta Voluntarios Saludables
Descripción
Criterios de inclusión:
- Personas mayores de 18 años.
- Tener un teléfono inteligente/tableta y poder ver y operar la aplicación eTriaging.
- Dispuesto a participar en el estudio y proporcionar contenido informado.
Criterio de exclusión:
- N / A
Plan de estudios
¿Cómo está diseñado el estudio?
Detalles de diseño
- Propósito principal: Otro
- Asignación: N / A
- Modelo Intervencionista: Asignación de un solo grupo
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Una herramienta de autoevaluación basada en el modelo de lenguaje grande
La herramienta de autoevaluación, impulsada por un modelo de lenguaje grande, procesa las consultas de los usuarios a través de un marco integral de generación, decisión, acción y seguridad para brindar respuestas óptimas.
Las características clave del sistema incluyen el aprendizaje en contexto aumentado por la recuperación, que mejora las respuestas generadas al obtener información de sitios web confiables.
También incorpora un módulo Guardrail para mitigar el posible contenido dañino en las respuestas validando el contenido antes de la entrega.
Además, el sistema cuenta con un módulo de memoria de autocomprobación que mantiene las características clínicas esenciales en diálogos de varios turnos, lo que garantiza interacciones consistentes y continuas con los usuarios.
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Después de la evaluación inicial, se guiará a los participantes para que utilicen una herramienta de autoevaluación de forma independiente para evaluar su riesgo de retinopatía diabética (RD). Esta herramienta es una fusión de un sistema de IA conversacional basado en LLM y un modelo de diagnóstico logístico existente. El sistema de inteligencia artificial está diseñado para recopilar variables clínicas, incluida la edad, la duración de la diabetes, el índice de masa corporal (IMC) y el uso de insulina. Además, los datos de las pruebas clínicas, como la presión arterial media, la HbA1c, la creatinina sérica y la microalbuminuria, se extraerán de un conjunto de datos local utilizando el nombre y la identificación del paciente. Una vez recopilados, estos datos se transmitirán a un modelo de diagnóstico basado en servidor para su posterior análisis y determinar la presencia de DR. |
¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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AUROC de la herramienta de autoevaluación
Periodo de tiempo: Inmediatamente después de usar el chatbot
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Oftalmólogos experimentados evalúan con precisión el rendimiento de la herramienta de autoevaluación con referencia a las etiquetas de diagnóstico basándose en fotografías del fondo de ojo.
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Inmediatamente después de usar el chatbot
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Yingfeng Zheng, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Fechas de registro del estudio
Fechas importantes del estudio
Inicio del estudio (Actual)
Finalización primaria (Actual)
Finalización del estudio (Actual)
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
Publicado por primera vez (Actual)
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Estimado)
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
Última verificación
Más información
Términos relacionados con este estudio
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- 2022KYPJ258
Plan de datos de participantes individuales (IPD)
¿Planea compartir datos de participantes individuales (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.
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