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L'intelligence artificielle dans la clinique pour enfants

28 juin 2021 mis à jour par: Sijia Gu, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine

Application de l'intelligence artificielle dans la clinique pour enfants

En Chine, le nombre de services médicaux pour enfants est encore loin derrière la demande croissante de soins de santé pour enfants. Le phénomène des parents d'enfants qui font la queue du jour au lendemain pour s'inscrire n'est plus surprenant. Cela est dû à l'augmentation du nombre d'enfants et à la pénurie de talents pédiatriques. Dans le service de pédiatrie, le nombre de patients augmente d'année en année, mais le pédiatre manque d'approvisionnement du début à la fin. En plus du service ambulatoire, les pédiatres des grands hôpitaux effectuent également des opérations, des recherches scientifiques et d'autres tâches. En conséquence, de nombreux médecins doivent renoncer à leurs vacances, ce qui les rend malheureux et réduit leur enthousiasme pour le travail. Le long temps d'attente a également réduit la satisfaction des patients, entraînant l'intensification du conflit entre les pédiatres et les patients.

Ce projet de recherche vise à créer un système intégré homme-ordinateur et à développer un nouveau processus de diagnostic intégré à l'intelligence artificielle (IA). La fonction du système d'IA comprend principalement 3 aspects. (1) Le patient utilise une application mobile embarquée avec IA qui lui permet de faire un check-up avant de consulter un médecin. Le programme posera au patient un certain nombre de questions. Ensuite, sur la base des réponses du patient, AI recommandera une série d'examens, qui seront tous revus par le médecin au préalable. Une fois que le patient a payé, il peut passer directement à l'examen. Ainsi, il pourrait ensuite se rendre chez le médecin avec le rapport d'examen, ce qui éviterait au patient de faire la queue. (2) Dans le même temps, le système d'IA pourrait également automatiser les antécédents médicaux. Le patient compléterait la collecte d'historique d'auto-assistance pendant son temps libre. Le système d'IA collecte les antécédents médicaux et les importe automatiquement sur l'ordinateur du médecin. Le travail principal des médecins consiste à modifier les antécédents médicaux générés par l'IA. Dans une certaine mesure, cela allège le fardeau des médecins. (3) Lors de la visite, le système d'IA capture automatiquement les informations dans le dossier médical électronique du patient et génère le diagnostic éventuel. Ce processus est d'une grande aide pour les jeunes médecins et peut servir d'indice.

En bref, cette étude est utile pour réduire efficacement le temps d'attente des patients et augmenter considérablement leur expérience médicale. Tout en réduisant l'intensité du travail des médecins, la procédure ambulatoire de notre hôpital a été efficacement optimisée pour pallier dans une certaine mesure la pénurie de pédiatres.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

S'appuyant sur une application mobile et un logiciel informatique, il permettrait d'atteindre :

  1. Guidage intelligent et correspondance du département ;
  2. Collecte intelligente des antécédents médicaux et génération de dossiers médicaux par IA ;
  3. Recommander automatiquement les éléments d'examen ;
  4. Aider au diagnostic clinique et faire des suggestions de diagnostic intelligentes.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Réel)

626

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

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

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

2 mois à 18 ans (Enfant, Adulte)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

La description

Critère d'intégration:

Les patients âgés de 2 mois à 18 ans se rendront au centre médical pour enfants de Shanghai pour y être soignés.

Critère d'exclusion:

  1. Les personnes qui n'acceptent pas de participer.
  2. Les gens qui ne peuvent pas coopérer.
  3. Des personnes difficiles à suivre.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Recherche sur les services de santé
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Aucun (étiquette ouverte)

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: Patients avec processus de service ambulatoire de routine
Après l'enregistrement, le patient fait la queue à la porte du cabinet du médecin. Son médecin utilise des méthodes traditionnelles pour saisir manuellement les dossiers médicaux et établir un diagnostic de manière indépendante. Ensuite, le patient fait la queue pour payer la facture et fait la queue pour un examen. Enfin, le patient remettait le rapport d'examen au médecin.
Les patients suivent les procédures d'enregistrement, d'attente, de présence, d'attente, d'examen, d'attente, de présence.
Expérimental: Patients avec processus de service ambulatoire assisté par l'IA
Après l'inscription, le patient lie ses informations à l'application de téléphonie mobile via le numéro de consultation externe. Tout d'abord, le système d'IA poserait au patient une série de questions. Ensuite, il rendrait un jugement basé sur la réponse du patient. Le système transmet les éléments d'examen à l'ordinateur du médecin et, avec l'approbation du médecin, renvoie les éléments au patient. Ainsi, le patient pourrait aller directement faire l'examen. En attendant son tour, le patient entre à nouveau dans le programme du téléphone et le système d'IA recueille ses antécédents médicaux. L'information est renvoyée au médecin. Lorsque le patient se rend au cabinet du médecin avec le rapport d'examen, l'ordinateur du médecin contient déjà son dossier médical. Le médecin n'a qu'à ajuster l'historique en fonction de la situation réelle. Après avoir écrit les antécédents médicaux, le système d'IA pourrait établir automatiquement le diagnostic. Le médecin utilise les résultats de l'IA et son propre jugement pour établir un diagnostic complet.
Les patients suivent les procédures d'enregistrement, les éléments d'examen recommandés par l'IA, la collecte des antécédents médicaux en libre-service, l'examen, l'attente, la présence assistée par l'IA.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Évaluer l'efficacité des deux processus
Délai: jusqu'à 1 mois
Comparez le temps d'attente moyen pour un seul patient et le temps de visite moyen pour un seul patient.
jusqu'à 1 mois

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Évaluer le taux de satisfaction des patients pour les processus médicaux
Délai: jusqu'à 1 mois
Le questionnaire de satisfaction permettrait de comparer le taux de satisfaction entre les deux processus.
jusqu'à 1 mois
Mesures économiques
Délai: jusqu'à 1 mois
Dépenser de l'argent en ambulatoire, dépenser de l'argent en examen et al.
jusqu'à 1 mois
Efficacité du travail des médecins
Délai: jusqu'à 1 mois
Utilisation de données historiques pour les comparaisons avant et après, pour comparer l'influence de la collecte intelligente des antécédents médicaux sur le temps de visite de chaque patient.
jusqu'à 1 mois

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Publications et liens utiles

La personne responsable de la saisie des informations sur l'étude fournit volontairement ces publications. Il peut s'agir de tout ce qui concerne l'étude.

Publications générales

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

21 mars 2020

Achèvement primaire (Réel)

29 juin 2021

Achèvement de l'étude (Réel)

29 juin 2021

Dates d'inscription aux études

Première soumission

12 novembre 2019

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

2 décembre 2019

Première publication (Réel)

4 décembre 2019

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

1 juillet 2021

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

28 juin 2021

Dernière vérification

1 juin 2021

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Autres numéros d'identification d'étude

  • SCMCIRB-K2019020-2

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

Non

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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