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Effects of Agent-assisted, LLM-assisted and Traditional Workflows on Diagnosis and Management Planning at Admission

Effects of Agent-assisted, LLM-assisted and Traditional Workflows on Diagnosis and Management Planning at Admission: A Randomized Controlled Study

The goal of this clinical trial is to evaluate whether AI-assisted workflows improve physicians' admission diagnosis and management planning performance on standardized simulated inpatient cases, among practicing internal medicine and surgery physicians across all seniority levels and across three tiers of the Chinese healthcare system.

The main questions it aims to answer are:

  • Does the Agent-assisted workflow yield better structured admission diagnosis and management planning scores than standalone LLM assistance?
  • Does the Agent-assisted workflow outperform the traditional workflow without AI tools? Researchers will compare three parallel groups (traditional workflow group, LLM-assisted group, Agent-assisted group) to determine whether the Agent tool can improve diagnostic accuracy and efficiency.

Participants will:

  • Be recruited from 15 hospitals in China and participate remotely under video proctoring
  • Be randomly assigned to one of the three fixed workflows, with randomization stratified by hospital tier, specialty and seniority
  • Complete 6 anonymized simulated HIS admission cases within one hour
  • Submit structured answers for each case covering principal diagnosis, secondary diagnoses, differential diagnoses, diagnostic justification, next diagnostic or therapeutic steps, consultation and referral decisions, and diagnostic confidence
  • Have their operation logs and time consumption recorded automatically by the study platform

Aperçu de l'étude

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Estimé)

180

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.

Coordonnées de l'étude

Lieux d'étude

    • Zhejiang
      • Hangzhou, Zhejiang, Chine, 310009
        • 2nd Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
        • Contact:

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

La description

Inclusion Criteria

  • Hold a Medical Practitioner Qualification Certificate and/or Medical License, or be a recognized standardized resident physician; able to independently read electronic medical records, laboratory and imaging reports on an HIS.
  • Currently engaged in clinical work in internal medicine or surgery at one of the 15 participating hospitals.
  • Able to complete the case assessment in one continuous hour without breaks.
  • Able to participate remotely under video proctoring, with a stable internet connection and a working camera.
  • Voluntarily agree to participate and sign the informed consent form, including the declaration not to use unauthorized AI tools during the assessment.
  • Have not participated in case drafting, review, rubric development, or any activity that may leak the reference standard.

Exclusion Criteria

  • Have previously accessed the official test cases or reference standard of this study.
  • Unable to complete the training module, qualification test, or all experimental tasks.
  • Have conflicts of interest, e.g. participation in developing core algorithms of the tested system.
  • Unwilling to comply with remote proctoring, including keeping the camera on throughout.
  • Judged unsuitable by the investigators.

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: Seul

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Comparateur actif: Groupe traditionnel
Conventional resources only: the pre-admission clinical record, standard search engines. No AI assistance.
Expérimental: Agent-assisted group
Conventional resources (pre-admission clinical record, search engines) plus an in-system Agent entry that automatically reads the full record and report images, produces a structured summary with source-text tracing, and supports multi-turn Q&A and one-click editable drafts.
Expérimental: LLM-assisted group
Conventional resources plus an in-system multi-turn AI dialogue entry. The AI does not automatically read the record; participants paste text or send partial screenshots.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Mean Normalized Structured Score
Délai: Within one-hour study
Mean of the rescaled case scores (each case rescaled to 100), divided by the number of cases completed; range 0 to 100.
Within one-hour study

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Degree of Adherence to AI-Generated Recommendations
Délai: Within one-hour study
Degree to which the submitted answer incorporates AI output. Assessed in the Agent and LLM arms only.
Within one-hour study
Active Response Time per Case
Délai: Within one-hour study
Active response time in seconds for each case, recorded automatically by the platform.Time is counted per case while that case's response page is active.
Within one-hour study

Collaborateurs et enquêteurs

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

Les enquêteurs

  • Chaise d'étude: Yuan Ding, Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine

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)

1 août 2026

Achèvement primaire (Estimé)

1 décembre 2026

Achèvement de l'étude (Estimé)

1 décembre 2026

Dates d'inscription aux études

Première soumission

29 juillet 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

9 août 2026

Première publication (Réel)

12 août 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

18 août 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

15 août 2026

Dernière vérification

1 août 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

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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