機械学習による救急患者の病歴聴取・身体検査・診断支援システムの構築 (II) (MLD)
救急科（ED）では、医師は患者の評価と管理を短時間で完了する必要があり、これには異なる病歴の取得と、医療システムにおける健康診断のスキルが必要です。
機械学習（ML）の発展により、自然言語処理（NLP）が身近になりました。 その上、電子医療記録（EMR）はヘルスケアシステムに広く適用されていました。 EMR から特定の情報を取得しようとするツールがますます増えており、臨床従事者が増加する患者データを処理し、患者ケアを改善するのに役立ちます。
しかし、過ちを犯すのは人間です。 医師は、特に忙しい緊急治療室では、いくつかの重要な兆候や症状を省略したり、記録に書き留めたりするのを忘れたりする可能性があります. 医療法的な問題や国民健康保険の見直しがあった場合、不利な結果につながります。 この状態は、EMR サポート システムによって制限される可能性があります。 ケアの質も向上します。
研究者は、NLP と機械学習によって緊急治療室の EMR を分析することを計画しています。 トリアージデータ、主訴、過去の病歴、現在の病気、身体検査の間の関連性を確立する。 調査官は、関係が見つかった後、暫定的な診断と患者の性質を予測しようとします。 その後、研究者は病歴聴取と患者の身体検査の重要な要素を予測し、ミスが発生したときに医師に知らせることができます。 研究者たちは、このシステムが医療記録と患者ケアの質を向上させることを期待しています。
調査の概要
研究の種類
入学 (予想される)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Hui-Chih Wang, Dr.
- 電話番号：+88623123456
- メール：ticoer@ntuh.gov.tw
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Hsin-Hsi Chen, Dr.
- 電話番号：311 +886233664888
- メール：hhchen@ntu.edu.tw
研究場所
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Taipei、台湾、100
- 募集
- National Taiwan University Hospital
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コンタクト：
- Wang, Dr.
- 電話番号：265659 886-2-23123456
- メール：ticoer@ntuh.gov.tw
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
健康ボランティアの受け入れ
受講資格のある性別
説明
包含基準:
- 二十歳以上
- 非外傷患者
除外基準:
- 行政上の理由による患者の除外（診断書の発行）
- 鍼治療、ウイルススクリーニング、薬の処方など、緊急ではない理由で患者を除外します。
- 救命救急ステーションに割り当てられた患者を除く
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
- 主な目的：処理
- 割り当て：ランダム化
- 介入モデル：並列代入
- マスキング：トリプル
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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介入なし：コントロール
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実験的：実験的
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2 つのグループにランダムに割り当てられるトリアージ分類下の患者の後。
AI介入のあるグループとAI介入なしのグループ。
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この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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上級医の鑑定
時間枠：24時間
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確立されたアンケートによって測定した上級医師の評価。
上級医師は、下級医師が患者のインタビューと臨床記録の記録を終えた後、専門家によって検証された臨床記録の品質評価アンケートに記入します。
アンケートは 5 ポイントのリッカート スケールを使用するように設計されており、スコアが高いほど良い結果を意味します。
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24時間
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二次結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
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診断予測の精度
時間枠：EDからの患者の退院、最大1週間
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予測された診断のパーセンテージは、最終的な診断と一致します。
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EDからの患者の退院、最大1週間
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診断予測の合理性
時間枠：24時間
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上級医師は、予測された診断の合理性を評価します。
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24時間
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協力者と研究者
捜査官
- スタディチェア：Huang, Dr.、National Taiwan University Hospital
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (予想される)
研究の完了 (予想される)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (見積もり)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。