Cette page a été traduite automatiquement et l'exactitude de la traduction n'est pas garantie. Veuillez vous référer au version anglaise pour un texte source.

Impact de l'IA générative sur le diagnostic des complications de la polyarthrite rhumatoïde

22 décembre 2025 mis à jour par: Quan Jiang, Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

Impact de l'Intelligence Artificielle Générative sur le Diagnostic des Complications de la Polyarthrite Rhumatoïde

L'IA générative (GenAI) basée sur les grands modèles de langage (LLM) devrait améliorer le diagnostic et le traitement des maladies auto-immunes. Nous étudions comment la GenAI peut affecter le diagnostic des diverses complications de la polyarthrite rhumatoïde (PR). Dans une étude rétrospective utilisant les dossiers médicaux électroniques des patients atteints de PR, nous quantifierons l'adoption par les médecins des prédictions de la GenAI pour les complications de la PR et les maladies coexistantes. Dans une étude observationnelle prospective, nous évaluerons la faisabilité d'utiliser les prédictions de la GenAI comme informations cliniques supplémentaires pour aider les médecins à poser des diagnostics plus complets des complications de la PR et des maladies coexistantes, y compris les affections complexes, peu courantes ou rares.

Aperçu de l'étude

Statut

Recrutement

Les conditions

Intervention / Traitement

Type d'étude

Observationnel

Inscription (Estimé)

100

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.

Coordonnées de l'étude

  • Nom: Quan Jiang Guang'anmen Hospital, China Academy of Chinese Medical Science
  • Numéro de téléphone: 010-88001942
  • E-mail: doctorjq@126.com

Lieux d'étude

  • Chine
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Chine, 100053
        • Recrutement
        • Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
        • Contact:
        • Chercheur principal:
          • Quan Jiang, MD

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

  • Enfant
  • Adulte
  • Adulte plus âgé

Accepte les volontaires sains

Non

Méthode d'échantillonnage

Échantillon non probabiliste

Population étudiée

Patients adultes masculins et féminins atteints de polyarthrite rhumatoïde (PR) hospitalisés dans notre service de rhumatologie, qui remplissent les critères de classification et de diagnostic de la polyarthrite rhumatoïde de l'American College of Rheumatology (ACR)/European League Against Rheumatism (EULAR) de 2010.

La description

Critères d'inclusion :

  • Patients avec un diagnostic initial de polyarthrite rhumatoïde (PR).
  • Tous les patients hospitalisés pour PR en vie réelle admis dans notre service.
  • Admission survenant pendant la période d'étude des données en vie réelle.

Critères d'exclusion :

  • Patients dont le diagnostic de PR n'a pas été confirmé pendant l'étude.

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

Cohortes et interventions

Groupe / Cohorte
Intervention / Traitement
Groupe de patients atteints de PR utilisant des rapports de prédiction par IA générative
Les patients hospitalisés nouvellement diagnostiqués avec une polyarthrite rhumatoïde dans notre service de rhumatologie entre le 1er octobre 2025 et juin 2026 seront recrutés pour l'étude. Les médecins utiliseront les prédictions GenAI des complications potentielles de la PR et des maladies coexistantes, ainsi que les tests diagnostiques de confirmation, comme entrées supplémentaires dans le processus de diagnostic différentiel.
Autre: Rapport de prédiction de l'IA générative pour les complications de la PR

L'intelligence artificielle générative basée sur plusieurs grands modèles de langage (LLM) est utilisée pour prédire les complications potentielles et les maladies coexistantes chez les patients atteints de polyarthrite rhumatoïde en utilisant les données du dossier médical électronique (DME) disponibles à l'admission. Les médecins utilisent ces prédictions d'IA comme informations supplémentaires pour ajuster leurs plans de diagnostic lors du diagnostic différentiel. L'impact de cette intervention sur les diagnostics finaux à la sortie sera mesuré.

Avant l'étude prospective, l'adoptabilité des rapports de prédiction de l'IA générative sera validée en utilisant les dossiers DME de patients atteints de PR rétrospectifs.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Les médecins adopteront-ils les prédictions de l'IA générative dans le diagnostic des complications de la PR ?
Délai: Immédiatement après avoir examiné le rapport d'IA du patient le jour de l'admission.
Dans le flux de travail des soins de routine, les modèles de langage étendus (LLM) sont utilisés pour prédire les complications potentielles de la PR pour chaque cas de patient anonymisé et générer un rapport d'IA listant les complications possibles et les maladies coexistantes. Des tests diagnostiques supplémentaires sont suggérés pour vérifier les conditions prédites. Après avoir examiné le rapport d'IA, les médecins évaluent immédiatement chaque prédiction de maladie en utilisant une échelle de Likert à 5 points (1 = désaccord complet ; 2 = désaccord ; 3 = neutre ; 4 = accord ; 5 = accord complet). Le score moyen est calculé comme mesure de la précision perçue de la prédiction. Les médecins indiquent également si chaque prédiction de maladie spécifique pourrait potentiellement être adoptée ou utilisée pour aider au diagnostic différentiel (binaire : 0 ou 1). Le pourcentage de réponses d'adoption positives est calculé comme mesure du taux d'adoption potentiel, ou de l'adoptabilité.
Immédiatement après avoir examiné le rapport d'IA du patient le jour de l'admission.

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Dans quelle mesure les diagnostics de complications de la PR sont-ils réellement affectés par les prédictions de GenAI ?
Délai: Immédiatement après avoir posé le diagnostic final lors de la sortie.
Avant la sortie du patient, les médecins établissent les diagnostics définitifs et enregistrent les complications diagnostiquées ou les maladies coexistantes qui ont été influencées par les informations de prédiction de GenAI pour chaque patient. Le pourcentage de cas dans lesquels les prédictions de GenAI ont affecté le diagnostic final est calculé comme une mesure de l'impact réel de l'IA sur la pratique diagnostique de routine.
Immédiatement après avoir posé le diagnostic final lors de la sortie.

Collaborateurs et enquêteurs

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

Parrainer

Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

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.

Liens utiles

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)

1 octobre 2025

Achèvement primaire (Estimé)

1 février 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 juin 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 septembre 2025

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

22 décembre 2025

Première publication (Réel)

24 décembre 2025

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

24 décembre 2025

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

22 décembre 2025

Dernière vérification

1 décembre 2025

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Mots clés

Termes MeSH pertinents supplémentaires

Autres numéros d'identification d'étude

  • 2025-201-KY

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 .

Rechercher des essais similaires

Sponsors et collaborateurs

Les conditions médicales

Interventions en matière de drogue

CROs by country

CROs in Paraguay

Conditions

Maladies rares

Interventions en matière de drogue

Compléments alimentaires

Commanditaire / collaborateurs

Emplacements

S'abonner