Un système OCR-LLM préservant la confidentialité pour le sous-typage du syndrome coronarien à partir de l'HPI d'admission : validation multicentrique en Chine et aux États-Unis (OCR-LLM-CHD)
27 février 2026 mis à jour par: China National Center for Cardiovascular Diseases
Développement et Validation Multicentrique d'un Pipeline OCR-LLM Préservant la Confidentialité pour la Classification du Syndrome Coronarien en Quatre Sous-types Utilisant l'HPI d'Admission à Travers des Systèmes DSI Hétérogènes
Cette étude développe et valide un pipeline OCR-LLM préservant la confidentialité qui convertit les antécédents d'admission pour maladie actuelle (HPI) en sous-types structurés de syndrome coronarien (STEMI, NSTEMI, angor instable et syndrome coronarien chronique).
Le système extrait d'abord le texte d'images HPI anonymisées en utilisant un OCR déployé localement, puis applique des modèles de langage de grande taille avec une incitation diagnostique fixe pour générer une classification des sous-types et des preuves.
Les performances sont évaluées dans une cohorte de validation interne et plusieurs jeux de données externes couvrant des modèles de DSE hétérogènes, des cas de services d'urgence et un jeu de données en anglais provenant de MIMIC-IV.
Une étude d'utilisabilité clinique évalue les changements dans la précision diagnostique et le temps avec et sans assistance de l'outil.
Le système extrait d'abord le texte d'images HPI anonymisées en utilisant un OCR déployé localement, puis applique des modèles de langage de grande taille avec une incitation diagnostique fixe pour générer une classification des sous-types et des preuves.
Les performances sont évaluées dans une cohorte de validation interne et plusieurs jeux de données externes couvrant des modèles de DSE hétérogènes, des cas de services d'urgence et un jeu de données en anglais provenant de MIMIC-IV.
Une étude d'utilisabilité clinique évalue les changements dans la précision diagnostique et le temps avec et sans assistance de l'outil.
Aperçu de l'étude
Statut
Pas encore de recrutement
Les conditions
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Estimé)
10
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: Xiaojin Gao, Dr
- Numéro de téléphone: +86010 88322415
- E-mail: sophie_gao@sina.com
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
N/A
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
La population de l'étude comprend (1) des dossiers de consultations cliniques anonymisés et (2) des participants médecins pour les tests d'utilisabilité.
Pour les cohortes basées sur des dossiers, les consultations éligibles contiennent un historique de la maladie actuelle (HPI) à l'admission/presentation (texte ou texte dérivé d'image) suffisant pour un sous-typage en 4 classes de syndrome coronarien (par exemple, STEMI, NSTEMI, angor instable, syndrome coronarien chronique).
Les dossiers sont analysés au niveau de la consultation et sont organisés en cinq cohortes basées sur des ensembles de données (validation interne, validation externe multicentrique, validation externe aux urgences, validation externe des DSE anglais et utilisabilité par les cliniciens).
Les étiquettes de référence sont attribuées à l'aide d'un processus d'adjudication clinique prédéfini.
La description
Critères d'inclusion : Rencontres hospitalières avec une anamnèse d'admission documentant des symptômes
2a4afaef-9dc1-47fc-874f-9dffaf7…
pertinents pour le sous-typage du syndrome coronarien.
Cas avec une documentation suffisante pour attribuer l'un des quatre sous-types cibles (STEMI, NSTEMI, UA, SCA) par adjudication.
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Critères d'exclusion : Sous-type peu clair ou informations temporelles incomplètes/incertaines empêchant l'attribution selon la référence standard.
Raison d'admission principale non liée à une coronaropathie après dépistage (pour la cohorte MIMIC-IV).
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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 |
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Cohorte de développement et de validation interne
Cohorte rétrospective utilisée pour le développement du modèle et la validation interne.
Les entrées sont des dossiers d'admission HPI anonymisés (image ou texte) provenant de l'ensemble de données AIM-CHD.
L'arbitrage par des experts fournit les étiquettes de référence standard pour le sous-typage à 4 classes du syndrome coronarien (STEMI, NSTEMI, angor instable, syndrome coronarien chronique).
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Un flux de travail automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invites optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le système traite les dossiers non structurés des patients hospitalisés/des urgences (principalement l'historique d'admission de la maladie actuelle et le texte narratif associé) pour extraire des indicateurs cliniques clés prédéfinis (par exemple, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le sous-type de syndrome coronarien, les médicaments) et pour classer les cas dans des catégories prédéfinies de maladie coronarienne (par exemple, l'angor instable, STEMI, NSTEMI, syndrome coronarien chronique).
Le flux de travail génère des champs structurés et un résultat de classification avec des extraits de preuves à l'appui.
Processus manuel standard dans lequel des cliniciens expérimentés examinent les dossiers médicaux des patients et extraient les mêmes indicateurs cliniques prédéfinis et catégories de maladie coronarienne en utilisant leur jugement clinique habituel et l'examen de la documentation.
Cette abstraction manuelle sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique, l'exhaustivité et l'efficacité opérationnelle avec le flux de travail automatisé OCR-Prompt-LLM.
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Cohorte de validation externe multicentrique
Cohorte multicentrique rétrospective utilisée pour une validation externe à travers des modèles de DSE et des styles de documentation hétérogènes.
Les dossiers d'admission HPI anonymisés sont traités via le même pipeline OCR-LLM, et les prédictions sont comparées avec des étiquettes de référence expertes pour évaluer la généralisabilité.
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Un flux de travail automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invites optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le système traite les dossiers non structurés des patients hospitalisés/des urgences (principalement l'historique d'admission de la maladie actuelle et le texte narratif associé) pour extraire des indicateurs cliniques clés prédéfinis (par exemple, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le sous-type de syndrome coronarien, les médicaments) et pour classer les cas dans des catégories prédéfinies de maladie coronarienne (par exemple, l'angor instable, STEMI, NSTEMI, syndrome coronarien chronique).
Le flux de travail génère des champs structurés et un résultat de classification avec des extraits de preuves à l'appui.
Processus manuel standard dans lequel des cliniciens expérimentés examinent les dossiers médicaux des patients et extraient les mêmes indicateurs cliniques prédéfinis et catégories de maladie coronarienne en utilisant leur jugement clinique habituel et l'examen de la documentation.
Cette abstraction manuelle sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique, l'exhaustivité et l'efficacité opérationnelle avec le flux de travail automatisé OCR-Prompt-LLM.
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Cohorte de validation externe du service des urgences
Cohorte rétrospective représentant le flux de travail réel du service des urgences.
Les dossiers HPI d'admission aux urgences anonymisés sont utilisés pour évaluer les performances du modèle dans des conditions limitées en temps et en informations, et pour évaluer la robustesse face à la variabilité de la documentation aux urgences.
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Un flux de travail automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invites optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le système traite les dossiers non structurés des patients hospitalisés/des urgences (principalement l'historique d'admission de la maladie actuelle et le texte narratif associé) pour extraire des indicateurs cliniques clés prédéfinis (par exemple, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le sous-type de syndrome coronarien, les médicaments) et pour classer les cas dans des catégories prédéfinies de maladie coronarienne (par exemple, l'angor instable, STEMI, NSTEMI, syndrome coronarien chronique).
Le flux de travail génère des champs structurés et un résultat de classification avec des extraits de preuves à l'appui.
Processus manuel standard dans lequel des cliniciens expérimentés examinent les dossiers médicaux des patients et extraient les mêmes indicateurs cliniques prédéfinis et catégories de maladie coronarienne en utilisant leur jugement clinique habituel et l'examen de la documentation.
Cette abstraction manuelle sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique, l'exhaustivité et l'efficacité opérationnelle avec le flux de travail automatisé OCR-Prompt-LLM.
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Cohorte de validation externe des dossiers de santé électroniques anglais
Cohorte rétrospective dérivée de la base de données publique anonymisée MIMIC-IV.
Les notes d'admission/textes HPI en anglais sont utilisés pour évaluer la transférabilité interlangue et les performances des mêmes invites de classification et règles de post-traitement par rapport aux étiquettes de référence dérivées par adjudication/mappage de diagnostic structuré (tel que préspécifié dans le protocole).
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Un flux de travail automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invites optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le système traite les dossiers non structurés des patients hospitalisés/des urgences (principalement l'historique d'admission de la maladie actuelle et le texte narratif associé) pour extraire des indicateurs cliniques clés prédéfinis (par exemple, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le sous-type de syndrome coronarien, les médicaments) et pour classer les cas dans des catégories prédéfinies de maladie coronarienne (par exemple, l'angor instable, STEMI, NSTEMI, syndrome coronarien chronique).
Le flux de travail génère des champs structurés et un résultat de classification avec des extraits de preuves à l'appui.
Processus manuel standard dans lequel des cliniciens expérimentés examinent les dossiers médicaux des patients et extraient les mêmes indicateurs cliniques prédéfinis et catégories de maladie coronarienne en utilisant leur jugement clinique habituel et l'examen de la documentation.
Cette abstraction manuelle sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique, l'exhaustivité et l'efficacité opérationnelle avec le flux de travail automatisé OCR-Prompt-LLM.
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Cohorte de Facilité d'Utilisation par les Cliniciens
Cohorte d'évaluation prospective de l'utilisabilité.
Les médecins réalisent une tâche structurée de sous-typage du syndrome coronarien à l'aide de cas d'HPI d'admission.
Les critères de jugement incluent la précision diagnostique et le délai de réalisation ; des comparaisons intra-participants peuvent être effectuées entre les conditions sans assistance et avec assistance par l'outil, comme pré-spécifié.
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Un flux de travail automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invites optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le système traite les dossiers non structurés des patients hospitalisés/des urgences (principalement l'historique d'admission de la maladie actuelle et le texte narratif associé) pour extraire des indicateurs cliniques clés prédéfinis (par exemple, la fraction d'éjection ventriculaire gauche, le sous-type de syndrome coronarien, les médicaments) et pour classer les cas dans des catégories prédéfinies de maladie coronarienne (par exemple, l'angor instable, STEMI, NSTEMI, syndrome coronarien chronique).
Le flux de travail génère des champs structurés et un résultat de classification avec des extraits de preuves à l'appui.
Processus manuel standard dans lequel des cliniciens expérimentés examinent les dossiers médicaux des patients et extraient les mêmes indicateurs cliniques prédéfinis et catégories de maladie coronarienne en utilisant leur jugement clinique habituel et l'examen de la documentation.
Cette abstraction manuelle sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique, l'exhaustivité et l'efficacité opérationnelle avec le flux de travail automatisé OCR-Prompt-LLM.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Précision globale de la classification
Délai: 1 mois
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Délai : Jusqu'à l'achèvement de l'évaluation de l'ensemble de données (cohortes internes + externes) Description : Proportion de cas avec sous-type correct (STEMI/NSTEMI/UA/SCA) par rapport au standard de référence validé par des experts. |
1 mois
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Collaborateurs et enquêteurs
C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette 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 (Estimé)
28 février 2026
Achèvement primaire (Estimé)
8 mars 2026
Achèvement de l'étude (Estimé)
8 mars 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
27 février 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
27 février 2026
Première publication (Réel)
4 mars 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
4 mars 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
27 février 2026
Dernière vérification
1 février 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
- La douleur
- Manifestations neurologiques
- Maladies vasculaires
- Maladies cardiovasculaires
- Processus pathologiques
- Maladies cardiaques
- Infarctus
- Nécrose
- Artériosclérose
- Maladies artérielles occlusives
- Maladie coronarienne
- Ischémie myocardique
- Ischémie
- Douleur thoracique
- Conditions pathologiques, signes et symptômes
- Signes et symptômes
- Infarctus du myocarde avec sus-décalage du segment ST
- Infarctus du myocarde sans élévation du segment ST
- Maladie de l'artère coronaire
- Infarctus du myocarde
- Syndrome coronarien aigu
- Angine de poitrine
Autres numéros d'identification d'étude
- CAD-LLM-002
- Sponsor (Autre subvention/numéro de financement: Sponsor)
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?
NON
Description du régime IPD
Pour protéger la confidentialité des patients et se conformer aux politiques de gestion des données des institutions participantes (l'hôpital Fuwai et les sous-centres), les données individuelles des participants ne seront pas rendues publiques.
Cependant, les résultats agrégés de l'étude et les analyses statistiques seront inclus dans la publication finale.
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 .