AI-suurten mallien arviointi diagnoosissa ja hoidossa todellisissa tapauksissa: monikeskuksellinen retrospektiivinen tutkimus
maanantai 26. tammikuuta 2026 päivittänyt: First Affiliated Hospital of Fujian Medical University
Tekoälyn suurten mallien arviointi diagnosoinnissa ja hoidossa todellisissa tapauksissa: monikeskuksinen retrospektiivinen tutkimus
Tämä monikeskuksellinen retrospektiivinen tutkimus pyrkii arvioimaan kolmen suuren kielimallin - ChatGPT, Gemini ja Deepseek - diagnostista ja terapeuttista suorituskykyä käyttäen 800 arkistoitua sairaalahoidon potilastietuetta neljän tertiäärisairaalan urologian osastoilta.
Tutkimus keskittyy näiden mallien tarkkuuteen ja sovellettavuuteen sairauksien tunnistamisessa, alustavassa diagnosoinnissa ja hoitosuositusten luomisessa, jotta voidaan tutkia niiden mahdollista arvoa ja rajoituksia kliinisen päätöksenteon tukemisessa todellisissa olosuhteissa.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Rekrytointi
Ehdot
Interventio / Hoito
Opintotyyppi
Havainnollistava
Ilmoittautuminen (Arvioitu)
800
Yhteystiedot ja paikat
Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.
Opiskeluyhteys
- Nimi: Ning Xu
- Puhelinnumero: +86-13235907575
- Sähköposti: drxun@fjmu.edu.cn
Opiskelupaikat
-
-
-
Fuzhou, Kiina
- Rekrytointi
- The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University
-
-
Osallistumiskriteerit
Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
- Vanhempi Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Ei
Näytteenottomenetelmä
Ei-todennäköisyysnäyte
Tutkimusväestö
Tutkimuspopulaatio koostui seuraavista laitoksista: Fujian Medical Universityn ensimmäinen yliopistosairaala, Fujian Medical Universityn toinen yliopistosairaala, Shishin kaupunginsairaala ja Shaowun kaupunginsairaala
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Tapausaineisto on peräisin tutkimukseen osallistuneista neljästä sairaalasta, ja siinä on täydelliset ja aitot diagnoosi- ja hoitotiedot.
- Potilaiden on oltava 18-vuotiaita tai vanhempia, sukupuolirajoituksia ei ole.
- Täydelliset potilastiedot, mukaan lukien seuraavat keskeiset tiedot: potilaan perustiedot, nykytautihistoria, aiempi sairaushistoria, fysikaalinen tutkimus ja lisätutkimukset (mukaan lukien laboratorio- ja kuvantamistutkimukset).
- Selkeä kotiutusdiagnoosi ja hoitosuunnitelma (mukaan lukien hoitotoimenpiteet ja seurantasovellutukset).
- Potilastiedot on arkistoitu, ja ne sisältävät objektiivisia ja tarkkoja tietoja, joita ei ole muutettu.
- Potilas tai hänen laillinen edustajansa on antanut tietoon perustuvan suostumuksen ja suostunut anonymisoitujen potilastietojensa käyttöön tutkimusanalyysia varten.
Poissulkemiskriteerit:
- Potilastiedot, joissa on merkittävästi puuttuvia tietoja, kuten keskeisiä kliinisiä yksityiskohtia (nykytautihistoria, diagnoosi- tai hoitotiedot jne.).
- Tapaukset, joissa diagnoosi tai hoitosuunnitelma on epäselvä, tai joissa alkuperäistä diagnoosia ei ole hoidettu loppuun saakka.
- Tapaukset, joissa päähäiriö ei ole urologinen.
- Tapaukset, joissa tietueissa on suuria virheitä tai epäjohdonmukaisuuksia, jotka voivat vaikuttaa jatkoarviointiin.
- Potilastiedot erityisissä muodoissa tai kuvissa, joita ei voi lukea (esim. käsinkirjoitetut muistiinpanot, epästandardi dokumentointi).
- Potilaat, jotka eivät ole allekirjoittaneet tietoon perustuvan suostumuksen lomaketta tai jotka kieltäytyvät sallimasta potilastietojensa käytön tutkimuksessa.
Opintosuunnitelma
Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Diagnostinen tarkkuus: Arvioituna Top-1 tarkkuudella
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
Top-1: Mallin ensimmäisen diagnoosin osuus tapauksista, joissa se vastaa todellista päädiagnoosia.
|
Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
|
Diagnostinen tarkkuus: Arvioitu Top-3 tarkkuudella
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
Top-3: Osuus tapauksista, joissa todellinen diagnoosi esiintyy mallin parhaiden 3 joukossa.
|
Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
|
Diagnostinen täydellisyys
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
Osuus mallin diagnooseista, jotka ovat samat kuin kaikki (ensisijaiset ja toissijaiset) diagnoosit tapauksessa.
|
Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
|
Differentiaalidiagnoosin laatu
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun saakka, keskimäärin 3 kuukautta
|
Arvioi asiantuntijat 5-portaisen Likert-asteikon avulla, huomioiden tekijät kuten yleisten sairauksien kattavuus, looginen selkeys ja spesifisyys
|
Tutkimuksen loppuun saakka, keskimäärin 3 kuukautta
|
|
Hoitosuunnitelman laatu
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun saakka, keskimäärin 3 kuukautta
|
Arvioi, ovatko mallin hoitosuositukset linjassa kliinisten ohjeiden kanssa, ja asiantuntijat pisteyttävät ne täydellisyyden, soveltuvuuden ja turvallisuuden perusteella.
|
Tutkimuksen loppuun saakka, keskimäärin 3 kuukautta
|
|
Analyysiaika
Aikaikkuna: Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
5. AI-mallin kestää tarjota diagnooseja ja hoitosuosituksia (sekunteina), mikä heijastaa reaaliaikaisuutta.
|
Tutkimuksen loppuun asti, keskimäärin 3 kuukautta
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.
Opintojen ennätyspäivät
Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan julkisella verkkosivustolla.
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Arvioitu)
Torstai 1. tammikuuta 2026
Ensisijainen valmistuminen (Arvioitu)
Keskiviikko 1. huhtikuuta 2026
Opintojen valmistuminen (Arvioitu)
Maanantai 1. kesäkuuta 2026
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Tiistai 9. joulukuuta 2025
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Maanantai 26. tammikuuta 2026
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Perjantai 30. tammikuuta 2026
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Perjantai 30. tammikuuta 2026
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Maanantai 26. tammikuuta 2026
Viimeksi vahvistettu
Torstai 1. tammikuuta 2026
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- MRCTA,ECFAH of FMU[2025]902
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
EI
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Ei
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Ei
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .