La aplicación del modelo de lenguaje amplio en la clasificación de emergencia del dolor torácico (ALERT)
20 de agosto de 2026 actualizado por: Tang Yida, Peking University Third Hospital
Este estudio evaluará la precisión y eficiencia del modelo de lenguaje grande en la clasificación de emergencias.
Descripción general del estudio
Estado
Terminado
Condiciones
Descripción detallada
El estudio tiene como objetivo evaluar el valor del modelo de lenguaje grande en la clasificación de emergencia, se evaluó su precisión y eficiencia y se comparó con la clasificación tradicional.
Explorar si el modelo puede reducir eficazmente la carga de trabajo del personal médico y, al mismo tiempo, mejorar la velocidad y la calidad de la clasificación.
Además, se evaluó la capacidad del modelo para predecir eventos médicos graves, como eventos cardíacos agudos y accidentes cerebrovasculares.
También incluyó encuestas a pacientes; aceptación y satisfacción con el uso del sistema de triaje asistido por inteligencia artificial.
Analizar los beneficios económicos de adoptar esta tecnología, incluido el ahorro de costos y la asignación óptima de recursos.
Tipo de estudio
Intervencionista
Inscripción (Actual)
1189
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
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-
Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, Porcelana
- Peking University Third Hospital
-
-
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
- Adulto
- Adulto Mayor
Acepta Voluntarios Saludables
No
Descripción
Criterios de inclusión:
- Todos los pacientes con dolor torácico ingresaron al procedimiento de triaje de emergencia.
- pacientes de 18 años y más.
Criterio de exclusión:
- Pacientes con deterioro cognitivo severo o incapacidad para comunicarse.
- Hay pacientes que han sido derivados explícitamente a servicios concretos (por ejemplo, algunos de los 120 pacientes transferidos, que podrán pasar directamente al canal verde).
- Pacientes con signos vitales inestables.
- Pacientes con posibles problemas médicos.
- Está participando en otros ensayos clínicos.
- No seguir los procedimientos de prueba.
- Quienes se nieguen a firmar el formulario de consentimiento informado.
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: Diagnóstico
- Asignación: Aleatorizado
- Modelo Intervencionista: Asignación paralela
- Enmascaramiento: Ninguno (etiqueta abierta)
Armas e Intervenciones
Grupo de participantes/brazo |
Intervención / Tratamiento |
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Experimental: Diagnóstico del modelo de lenguaje grande
Los pacientes interactuaron con el sistema de clasificación modelo en lenguaje grande MedGuide-V5 durante el período de espera antes o después de la clasificación de rutina en el departamento de emergencias.
Durante esta fase, MedGuide-V5 registrará automáticamente datos y métricas durante la comunicación con los pacientes.
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El modelo de lenguaje grande MedGuide-V5 puede extraer rápidamente información clave de la descripción de un paciente y, al analizar estas descripciones, proporciona a los médicos un posible diagnóstico inicial para ayudarlos a priorizar rápidamente el tratamiento de los pacientes.
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Comparador activo: Procedimiento diagnóstico y terapéutico de rutina.
Luego de la evaluación del sistema de inteligencia artificial, los pacientes recibirán el diagnóstico y tratamiento según el procedimiento normal.
Se registrará el tiempo total de clasificación artificial, la clasificación de pacientes y otros datos.
Las visitas de los pacientes no deben retrasarse por el uso de sistemas de inteligencia artificial para su evaluación.
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Luego de la evaluación del sistema de inteligencia artificial, los pacientes recibirán el diagnóstico y tratamiento según el procedimiento normal.
Se registrará el tiempo total de clasificación artificial, la clasificación de pacientes y otros datos.
Las visitas de los pacientes no deben retrasarse por el uso de sistemas de inteligencia artificial para su evaluación.
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¿Qué mide el estudio?
Medidas de resultado primarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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La tasa de precisión diagnóstica de MedGuide-V5
Periodo de tiempo: hasta la finalización del estudio, un promedio de 10 meses
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Evaluar la coherencia del diagnóstico de dolor torácico realizado por los médicos con la ayuda de modelos de lenguaje grandes con el diagnóstico real realizado por los pacientes después de completar todos los exámenes.
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hasta la finalización del estudio, un promedio de 10 meses
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Medidas de resultado secundarias
Medida de resultado |
Medida Descripción |
Periodo de tiempo |
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La satisfacción del personal médico
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Evaluar la satisfacción y aceptación del personal médico con el uso de modelos de lenguaje grandes para ayudar a los sistemas de clasificación a través de métodos como encuestas por cuestionario.
El nombre de este cuestionario es: Formulario de Evaluación del Investigador, con puntuaciones que van del 1 al 10.
Cuanto mayor sea la puntuación, más útil será el modelo de lenguaje grande para los investigadores.
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durante la evaluación
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Tasa de ajuste del plan de tratamiento del personal médico
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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La cantidad de veces que el personal médico ajusta los planes de tratamiento después de recibir comentarios de los resultados de MedGuide V5 y consultar las sugerencias proporcionadas por el modelo de lenguaje grande.
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durante la evaluación
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Tasa de revisitas al departamento de emergencias dentro de los 30 días
Periodo de tiempo: durante la evaluación
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Evaluar la incidencia de pacientes que vuelven a visitar el departamento de emergencias o son readmitidos dentro de los 30 días posteriores al triaje asistido por modelos de lenguaje grande y al triaje tradicional.
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durante la evaluación
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Colaboradores e Investigadores
Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este estudio.
Patrocinador
Colaboradores
Investigadores
- Investigador principal: Yi-Da Tang, MD, PhD, Peking University Third Hospital
- Investigador principal: Wen-Yao Wang, MD, PhD, Peking University Third Hospital
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.
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)
20 de diciembre de 2023
Finalización primaria (Actual)
20 de agosto de 2026
Finalización del estudio (Actual)
20 de agosto de 2026
Fechas de registro del estudio
Enviado por primera vez
22 de diciembre de 2023
Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad
8 de julio de 2024
Publicado por primera vez (Actual)
9 de julio de 2024
Actualizaciones de registros de estudio
Última actualización publicada (Actual)
24 de agosto de 2026
Última actualización enviada que cumplió con los criterios de control de calidad
20 de agosto de 2026
Última verificación
1 de agosto de 2026
Más información
Términos relacionados con este estudio
Palabras clave
Términos MeSH relevantes adicionales
Otros números de identificación del estudio
- M2023828
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. .