Efficacia di un sistema di eTriaging per il triaging delle malattie
Efficacia dell'utilizzo del sistema di eTriaging per il triaging delle malattie nella popolazione comunitaria
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Intervento / Trattamento
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina, 510000
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
Accetta volontari sani
Descrizione
Criterio di inclusione:
- Persone di età superiore ai 18 anni.
- Avere uno smartphone/tablet e poter visualizzare e utilizzare l'APP eTriaging.
- Disponibilità a partecipare allo studio e fornire contenuti informati.
Criteri di esclusione:
- N / A
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: N / A
- Modello interventistico: Assegnazione di gruppo singolo
- Mascheramento: Nessuno (etichetta aperta)
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / Trattamento |
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Sperimentale: Uno strumento di autovalutazione basato sul Large Language Model
Lo strumento di autovalutazione, alimentato da un ampio modello linguistico, elabora le query degli utenti attraverso un quadro completo di generazione, decisione, azione e sicurezza per fornire risposte ottimali.
Le caratteristiche principali del sistema includono l'apprendimento in contesto potenziato dal recupero, che migliora le risposte generate dall'acquisizione di informazioni da siti Web affidabili.
Incorpora inoltre un modulo Guardrail per mitigare potenziali contenuti dannosi nelle risposte convalidando il contenuto prima della consegna.
Inoltre, il sistema è dotato di un modulo di memoria di autocontrollo che mantiene le caratteristiche cliniche essenziali attraverso i dialoghi a più turni, garantendo interazioni coerenti e continue con gli utenti.
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Dopo la valutazione di base, i partecipanti saranno guidati a utilizzare uno strumento di autovalutazione in modo indipendente per valutare il loro rischio di retinopatia diabetica (DR). Questo strumento è una fusione di un sistema di intelligenza artificiale conversazionale basato su LLM e un modello diagnostico logistico esistente. Il sistema di intelligenza artificiale è progettato per raccogliere variabili cliniche, tra cui età, durata del diabete, indice di massa corporea (BMI) e utilizzo di insulina. Inoltre, i dati dei test clinici come pressione arteriosa media, HbA1c, creatinina sierica e microalbuminuria verranno estratti da un set di dati locale utilizzando il nome e l'ID del paziente. Una volta raccolti, questi dati verranno trasmessi a un modello diagnostico basato su server per ulteriori analisi per determinare la presenza di DR. |
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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AUROC dello strumento di autovalutazione
Lasso di tempo: Subito dopo aver utilizzato il chatbot
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Le prestazioni dello strumento di autovalutazione vengono valutate con precisione con riferimento alle etichette diagnostiche da oftalmologi senior sulla base delle foto del fondo oculare.
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Subito dopo aver utilizzato il chatbot
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Investigatori
- Investigatore principale: Yingfeng Zheng, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Effettivo)
Completamento dello studio (Effettivo)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Stimato)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Termini MeSH pertinenti aggiuntivi
Altri numeri di identificazione dello studio
- 2022KYPJ258
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