L'application du grand modèle linguistique dans le triage d'urgence des douleurs thoraciques (ALERT)
20 août 2026 mis à jour par: Tang Yida, Peking University Third Hospital
Cette étude évaluera l'exactitude et l'efficacité d'un grand modèle de langage dans le triage d'urgence.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Les conditions
Description détaillée
L'étude vise à évaluer la valeur d'un grand modèle de langage dans le triage d'urgence, leur précision et leur efficacité ont été évaluées et comparées au triage traditionnel.
Explorer si le modèle peut réduire efficacement la charge de travail du personnel médical, tout en améliorant la rapidité et la qualité du triage.
De plus, la capacité du modèle à prédire des événements médicaux graves tels que des événements cardiaques aigus et des accidents vasculaires cérébraux a été évaluée.
Il comprenait également des enquêtes auprès des patients ; acceptation et satisfaction de l'utilisation du système de triage assisté par intelligence artificielle.
Analysez les avantages économiques de l’adoption de cette technologie, notamment les économies de coûts et l’allocation optimale des ressources.
Type d'étude
Interventionnel
Inscription (Réel)
1189
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
-
-
Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, Chine
- Peking University Third Hospital
-
-
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
- Adulte
- Adulte plus âgé
Accepte les volontaires sains
Non
La description
Critère d'intégration:
- Tous les patients souffrant de douleurs thoraciques ont été soumis à la procédure de triage d’urgence.
- patients âgés de 18 ans et plus.
Critère d'exclusion:
- Patients présentant des troubles cognitifs sévères ou une incapacité à communiquer.
- Il y a des patients qui ont été explicitement orientés vers des services spécifiques (par exemple, certains des 120 patients transférés, qui peuvent passer directement par la voie verte) .
- Patients présentant des signes vitaux instables.
- Patients présentant des problèmes médicaux potentiels.
- Participe à d’autres essais cliniques.
- Non-respect des procédures de test.
- Ceux qui refusent de signer le formulaire de consentement éclairé.
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: Diagnostique
- Répartition: Randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Aucun (étiquette ouverte)
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Expérimental: Diagnostic du modèle de langage étendu
Les patients ont interagi avec le système de triage modèle en grand langage MedGuide-V5 pendant la période d'attente avant ou après le triage de routine au service des urgences.
Au cours de cette phase, MedGuide-V5 enregistrera automatiquement les données et les mesures lors de la communication avec les patients.
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Le grand modèle de langage MedGuide-V5 est capable d'extraire rapidement des informations clés de la description d'un patient et, en analysant ces descriptions, il fournit aux médecins un diagnostic initial possible pour les aider à prioriser rapidement le traitement des patients.
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Comparateur actif: Procédure diagnostique et thérapeutique de routine
Après l'évaluation du système d'intelligence artificielle, les patients recevront le diagnostic et le traitement selon la procédure normale.
La durée globale du triage artificiel, du triage des patients et d'autres données seront enregistrées.
Les visites des patients ne doivent pas être retardées par l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle pour l’évaluation.
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Après l'évaluation du système d'intelligence artificielle, les patients recevront le diagnostic et le traitement selon la procédure normale.
La durée globale du triage artificiel, du triage des patients et d'autres données seront enregistrées.
Les visites des patients ne doivent pas être retardées par l’utilisation de systèmes d’intelligence artificielle pour l’évaluation.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Le taux de précision diagnostique de MedGuide-V5
Délai: jusqu'à la fin des études, une moyenne de 10 mois
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Évaluer la cohérence du diagnostic de douleur thoracique posé par les médecins à l'aide de grands modèles de langage avec le diagnostic réel posé par les patients une fois tous les examens terminés.
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jusqu'à la fin des études, une moyenne de 10 mois
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
|---|---|---|
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La satisfaction du personnel médical
Délai: pendant l'évaluation
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Évaluer la satisfaction et l'acceptation du personnel médical quant à l'utilisation de grands modèles de langage pour aider les systèmes de triage au moyen de méthodes telles que les enquêtes par questionnaire.
Le nom de ce questionnaire est : Formulaire d’évaluation du chercheur, avec des notes allant de 1 à 10.
Plus le score est élevé, plus le grand modèle linguistique est utile aux chercheurs.
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pendant l'évaluation
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Taux d'ajustement du plan de traitement du personnel médical
Délai: pendant l'évaluation
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Le nombre de fois où le personnel médical ajuste les plans de traitement après avoir reçu des commentaires sur les résultats de MedGuide V5 et fait référence aux suggestions fournies par le grand modèle de langage.
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pendant l'évaluation
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Taux de réexamen aux urgences dans les 30 jours
Délai: pendant l'évaluation
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Évaluer la fréquence des patients revenant au service des urgences ou réadmis dans les 30 jours suivant un triage assisté par un grand modèle de langage et un triage traditionnel.
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pendant l'évaluation
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.
Parrainer
Collaborateurs
Les enquêteurs
- Chercheur principal: Yi-Da Tang, MD, PhD, Peking University Third Hospital
- Chercheur principal: Wen-Yao Wang, MD, PhD, Peking University Third Hospital
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.
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)
20 décembre 2023
Achèvement primaire (Réel)
20 août 2026
Achèvement de l'étude (Réel)
20 août 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
22 décembre 2023
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
8 juillet 2024
Première publication (Réel)
9 juillet 2024
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
24 août 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
20 août 2026
Dernière vérification
1 août 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- M2023828
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 .