Performance d'un flux de travail intégré OCR-Prompt-LLM pour l'extraction de données cliniques multidimensionnelles dans la cardiopathie ischémique (OPAL-CAD)
24 mars 2026 mis à jour par: China National Center for Cardiovascular Diseases
Cette recherche vise à évaluer un flux de travail complet piloté par l'IA pour l'extraction des données cliniques et la classification diagnostique dans la maladie coronarienne (CAD).
En s'appuyant sur la ROC et les Grands Modèles de Langage (LLM), le système est conçu pour extraire dix paramètres cliniques clés (tels que la FEVG et les résultats de laboratoire) et fournir des sous-types diagnostiques (UA, STEMI, NSTEMI, CCS) directement à partir des dossiers hospitaliers non structurés.
Un essai comparatif homme-machine sera mené en utilisant un ensemble de test de 308 patients, où la performance du flux de travail basé sur les LLM sera comparée à la précision diagnostique moyenne et au temps de traitement de sept médecins cliniciens.
Les résultats fourniront des preuves de la faisabilité d'utiliser les LLM pour améliorer la structuration des données cliniques et l'efficacité diagnostique en cardiologie.
Aperçu de l'étude
Statut
Complété
Type d'étude
Observationnel
Inscription (Réel)
308
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
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Beijing, Chine, 100037
- Fuwai Hospital
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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
Oui
Méthode d'échantillonnage
Échantillon de probabilité
Population étudiée
La population de l'étude comprend 308 patients diagnostiqués avec divers sous-types de maladie coronarienne (CAD).
La cohorte est issue de deux études cliniques majeures : l'étude AIM-CHD (pour les tests pilotes et l'optimisation rapide) et l'étude SMART-CHD (pour la validation interne), toutes deux menées à l'hôpital Fuwai.
De plus, une cohorte de validation externe est incluse, comprenant des patients de 8 sous-centres cliniques indépendants à travers la Chine pour garantir une diversité géographique et institutionnelle.
La population couvre un spectre de présentations de CAD, y compris l'Angor Instable (UA), le STEMI, le NSTEMI et le Syndrome Coronarien Chronique (CCS), fournissant un ensemble de données robuste pour évaluer les performances du diagnostic et de l'extraction de données basés sur l'IA.
La description
Critères d'inclusion :
- Patients âgés de 18 ans et plus.
- Dossiers cliniques des patients précédemment inscrits dans les études AIM-CHD (pour l'ensemble pilote/optimisation rapide) ou SMART-CHD (pour la cohorte de validation interne).
- Patients diagnostiqués avec, ou suspectés d'avoir, une maladie coronarienne (CAD), incluant les sous-types : Angine Instable (UA), STEMI, NSTEMI et Syndrome Coronarien Chronique (CCS).
Critères d'exclusion :
- Dossiers cliniques avec une fragmentation sévère des données ou manquant plus de 50 % des indicateurs cliniques clés.
- Dossiers médicaux manuscrits ou scans de mauvaise qualité illisibles pour le traitement par Reconnaissance Optique de Caractères (OCR).
- Dossiers en double ou dossiers avec des étiquettes « Gold Standard » contradictoires qui ne peuvent pas être réconciliés par le comité d'experts.
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 test
Ce groupe comprend 50 dossiers de patients de l'étude AIM-CHD à l'hôpital Fuwai.
Ces données sont spécifiquement utilisées pour affiner le traitement OCR et optimiser l'ingénierie des prompts pour le flux de travail basé sur LLM.
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L'intervention est un système automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invite optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le flux de travail traite les dossiers des patients hospitalisés non structurés pour extraire 10 indicateurs cliniques clés (par exemple, FEVG, sous-types de CAD, médicaments) et classe le patient dans des catégories spécifiques de maladies coronariennes (UA, STEMI, NSTEMI, CCS)
Processus manuel standard où des médecins cliniques expérimentés collectent et interprètent les informations des patients à partir des dossiers médicaux.
Cela sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique et l'efficacité opérationnelle.
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Cohorte de Validation Interne
Cette cohorte comprend 188 cas cliniques provenant de l'étude SMART-CHD de l'hôpital Fuwai.
Ces dossiers servent de référence interne principale pour évaluer la précision diagnostique et d'extraction du flux de travail LLM par rapport à la vérité de référence établie. |
L'intervention est un système automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invite optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le flux de travail traite les dossiers des patients hospitalisés non structurés pour extraire 10 indicateurs cliniques clés (par exemple, FEVG, sous-types de CAD, médicaments) et classe le patient dans des catégories spécifiques de maladies coronariennes (UA, STEMI, NSTEMI, CCS)
Processus manuel standard où des médecins cliniques expérimentés collectent et interprètent les informations des patients à partir des dossiers médicaux.
Cela sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique et l'efficacité opérationnelle.
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Cohorte de Validation Externe
Cette cohorte comprend 70 dossiers de patients collectés auprès de 8 sous-centres indépendants (à l'exclusion de l'hôpital Fuwai) pour évaluer la généralisabilité et la robustesse du modèle dans divers environnements cliniques et différents formats de dossiers médicaux.
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L'intervention est un système automatisé de gestion des données cliniques intégrant la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'ingénierie d'invite optimisée et les grands modèles de langage (LLM).
Le flux de travail traite les dossiers des patients hospitalisés non structurés pour extraire 10 indicateurs cliniques clés (par exemple, FEVG, sous-types de CAD, médicaments) et classe le patient dans des catégories spécifiques de maladies coronariennes (UA, STEMI, NSTEMI, CCS)
Processus manuel standard où des médecins cliniques expérimentés collectent et interprètent les informations des patients à partir des dossiers médicaux.
Cela sert de référence humaine pour comparer la précision diagnostique et l'efficacité opérationnelle.
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Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Taux global de précision du diagnostic et de l'extraction
Délai: Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 3 mois.
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Pour calculer le taux de précision global du flux de travail basé sur l'LLM sur 308 cas (comprenant l'ensemble pilote, la cohorte de validation interne et la cohorte de validation externe) pour 10 indicateurs cliniques (par exemple, FEVG, glycémie, etc.) et 4 sous-types diagnostiques de la maladie coronarienne.
La précision est définie comme la proportion de cas où les résultats d'extraction ou de diagnostic de l'LLM sont parfaitement cohérents avec la « Référence d'or » établie par des experts cliniques humains.
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Jusqu'à la fin de l'étude, en moyenne 3 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 (Réel)
23 février 2026
Achèvement primaire (Réel)
1 mars 2026
Achèvement de l'étude (Réel)
2 mars 2026
Dates d'inscription aux études
Première soumission
24 mars 2026
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
24 mars 2026
Première publication (Réel)
30 mars 2026
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
30 mars 2026
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
24 mars 2026
Dernière vérification
1 février 2026
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- CAD-LLM-2025-01
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 (Hôpital Fuwai et 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 .