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Validación de la Precisión de un Sistema Basado en Inteligencia Artificial para Diagnosticar Trastornos de Ansiedad

29 de diciembre de 2025 actualizado por: Shanghai Mental Health Center

Precisión de un Sistema Basado en Inteligencia Artificial para Diagnosticar Trastornos de Ansiedad: Una Comparación Pareada con Diagnósticos Clínicos de Psiquiatras

El ensayo tenía como objetivo evaluar la eficacia de un sistema basado en inteligencia artificial para diagnosticar trastornos de ansiedad. Específicamente, buscaba determinar si la validez de la evaluación del sistema no es inferior a la de los especialistas en psiquiatría.

Descripción general del estudio

Estado

Aún no reclutando

Descripción detallada

Este estudio evalúa el rendimiento del sistema de diagnóstico asistido por IA para identificar trastornos de ansiedad y su aplicabilidad en entornos clínicos. Utilizando un diseño emparejado con los diagnósticos clínicos de psiquiatras como estándar de referencia, el estudio compara los resultados diagnósticos del sistema con los de los médicos para determinar la sensibilidad y la especificidad, validando así su eficacia clínica en escenarios reales de consulta externa. Además, se utilizan escalas estandarizadas para evaluar las percepciones de los usuarios sobre la usabilidad, confiabilidad y satisfacción del sistema, ofreciendo evidencia para respaldar la integración clínica de la tecnología de IA en el cribado de salud mental.

Tipo de estudio

De observación

Inscripción (Estimado)

100

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 Municipality
      • Shanghai, Shanghai Municipality, Porcelana, 200030
        • Shanghai Mental Health Center
        • Contacto:
        • Contacto:
          • Yiqun Tu, MA
          • Número de teléfono: 0086-18017311090
          • Correo electrónico: yiquntu@163.com

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

Acepta Voluntarios Saludables

Método de muestreo

Muestra no probabilística

Población de estudio

El estudio incluye a los sujetos con trastornos de ansiedad y a un grupo de control sano en el experimento. Los individuos ansiosos para el estudio serán reclutados entre pacientes reales de consulta externa del Centro de Salud Mental de Shanghái. El grupo de control sano será reclutado mediante anuncios públicos, tanto en línea como fuera de línea. Los psiquiatras serán reclutados mediante anuncios públicos del Centro de Salud Mental de Shanghái.

Descripción

  1. Sujetos con trastornos de ansiedad

    • Criterios de inclusión:

      • De acuerdo con la CIE-11 para Trastornos de Ansiedad;
      • Entre 18 y 60 años de edad;
      • Capacidad para usar ordenadores o teléfonos inteligentes;
      • Hablante nativo de chino;
      • Firmar el consentimiento informado.
    • Criterios de exclusión:

      • Con síntomas psiquiátricos graves que requieran hospitalización, o incapaz de completar la evaluación y el tratamiento requeridos;
      • Con alto riesgo de suicidio o autolesión;
      • Con enfermedades físicas graves, enfermedades del sistema nervioso central o abuso de sustancias;
      • Con discapacidades intelectuales, visuales o auditivas que afecten su capacidad para interactuar con sistemas de diagnóstico asistido.
  2. Control de salud

    • Criterios de inclusión:

      • No cumplir con los criterios de la CIE-11 para Trastornos Mentales;
      • Entre 18 y 60 años de edad;
      • Capacidad para usar ordenadores o teléfonos inteligentes;
      • Hablante nativo de chino;
      • Firmar el consentimiento informado.
    • Criterios de exclusión:

      • Con enfermedad mental, o incapaz de completar la evaluación y el tratamiento requeridos;
      • Con enfermedades físicas graves, enfermedades del sistema nervioso central o abuso de sustancias;
      • Con discapacidades intelectuales, visuales o auditivas que afecten su capacidad para interactuar con sistemas de diagnóstico asistido.
  3. Psiquiatra

    • Criterios de inclusión:

      • Mayor de 18 años;
      • Mínimo de tres años de experiencia en ansiedad y otros campos de salud mental;
      • Título profesional intermedio o superior;
      • Actualmente empleado en la región de prueba seleccionada;
      • Firmar el 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

¿Qué mide el estudio?

Medidas de resultado primarias

Medida de resultado
Medida Descripción
Periodo de tiempo
Precisión Diagnóstica (Sensibilidad, Especificidad y Área Bajo la Curva) del Sistema de Cribado Basado en IA para Trastornos de Ansiedad
Periodo de tiempo: hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 semana
En este estudio, los resultados de evaluación de los sujetos se tomaron como el estándar de referencia basado en las conclusiones diagnósticas de los psiquiatras. Los resultados del sistema de diagnóstico asistido se compararon con las conclusiones diagnósticas de los psiquiatras para verificar la eficacia de detección de este sistema. Sensibilidad: Calculada como [Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)], evaluando la capacidad del sistema de IA para identificar correctamente a pacientes con ansiedad. Especificidad: Calculada como [Verdaderos Negativos / (Verdaderos Negativos + Falsos Positivos)], evaluando la capacidad del sistema de IA para excluir correctamente a individuos no ansiosos. Área bajo la curva ROC (AUC), que evalúa de manera integral el poder discriminativo diagnóstico del sistema trazando la sensibilidad frente a 1-especificidad en diferentes umbrales de decisión y calculando el valor del AUC.
hasta la finalización del estudio, un promedio de 1 semana

Colaboradores e Investigadores

Aquí es donde encontrará personas y organizaciones involucradas en este 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 (Estimado)

1 de febrero de 2026

Finalización primaria (Estimado)

15 de marzo de 2026

Finalización del estudio (Estimado)

15 de marzo de 2026

Fechas de registro del estudio

Enviado por primera vez

17 de noviembre de 2025

Primero enviado que cumplió con los criterios de control de calidad

29 de diciembre de 2025

Publicado por primera vez (Actual)

31 de diciembre de 2025

Actualizaciones de registros de estudio

Última actualización publicada (Actual)

31 de diciembre de 2025

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

29 de diciembre de 2025

Última verificación

1 de agosto de 2025

Más información

Términos relacionados con este estudio

Términos MeSH relevantes adicionales

Otros números de identificación del estudio

  • MZhao-022

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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