大規模言語モデルによる消化器がんの治療推奨
消化器がんの治療計画の推奨における大規模言語モデルの応用
調査の概要
詳細な説明
参加病院から1,200人を超える消化器がん患者の医療記録が遡及的に収集される。 このデータは、探索データセット (n=200) と検証データセット (n>=1,000) に分割されます。 探索的データセット内では、ChatGPT によって提案される治療計画を決定するために、さまざまな迅速な方法が使用されます。 さらに、さまざまな年功レベルの数人の臨床医が治療に関する推奨事項を提供します。 検証データセットの場合、ChatGPT による治療計画の提案は、学際的コンサルテーション (MDT) チームによる定性的および定量的評価の両方を受けます。 その後、ChatGPT からの推奨事項が臨床医からの推奨事項と比較されます。
さらに、この研究には 400 人の患者を含む前向きのデータセットが組み込まれます。 これらは、コントロール グループ (n=200) または ChatGPT 支援グループ (n=200) のいずれかにランダムに割り当てられます。 対照群では、治療計画の推奨は臨床医のみによって提供され、その後の治療の指針となります。 ChatGPT支援グループでは、初期治療計画の推奨はChatGPTと臨床医の両方によって独立して提案されます。 ChatGPT の提案に基づいて、臨床医は初期計画を選択的に調整する可能性があります。 その後、患者はこれらの洗練された計画に従って治療を受けます。 ChatGPT支援グループ内では、最初の100人の患者の治療計画が評価され、治療計画がChatGPTの影響を受ける患者の割合が決定されます。 続いて、ChatGPT支援グループ全体のうち、ChatGPTによって治療計画が修正された患者の割合が計算されます。 この研究ではさらに、3年無増悪生存率（PFS）と5年全生存率（OS）をモニタリングし、対照群とChatGPT支援群の転帰を対比する予定である。
研究の種類
入学 (推定)
段階
- 適用できない
連絡先と場所
研究連絡先
- 名前：Di Dong, PhD
- 電話番号：+86 13811833760
- メール：di.dong@ia.ac.cn
研究場所
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California
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Duarte、California、アメリカ、91010
- まだ募集していません
- City of Hope
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コンタクト：
- Syed Rahmanuddin
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Milan、イタリア、20132
- まだ募集していません
- San Raffaele University Hospital, Italy
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コンタクト：
- Diego Palumbo
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Saxony-Anhalt
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Magdeburg、Saxony-Anhalt、ドイツ、39120
- まだ募集していません
- University Hospital Magdeburg
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コンタクト：
- Michael Kreissl
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Guangdong
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Jiangmen、Guangdong、中国、529000
- 募集
- Jiangmen Central Hospital
-
コンタクト：
- Xiaobei Duan
-
Zhuhai、Guangdong、中国、519000
- 募集
- The Fifth Affiliated Hospital of Sun Yat-sen University
-
コンタクト：
- Jing Pang
-
コンタクト：
- Guojie Wang
-
Zhuhai、Guangdong、中国、519000
- 募集
- Zhuhai People's Hospital
-
コンタクト：
- Jie Zhang, Ph.D.
-
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Inner Mongolia
-
Hohhot、Inner Mongolia、中国、010010
- 募集
- Peking University Cancer Hospital (Inner Mongolia Campus)
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コンタクト：
- Xiaotian Zhang
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コンタクト：
- Zhenghang Wang
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参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
説明
包含基準:
- 年齢は18歳以上、男女問わず。
- 病理学的に消化器がん（胃がんまたは腸がん）と診断されている。
- 治療前に入手可能な詳細な医療記録（主訴、現病歴、放射線検査、病理学的検査、臨床検査などを含む）。
- 参加施設で治療を受け、治療の完全な記録を持っている患者。
除外基準:
- 消化器がん以外のがん患者。
- 複数の病院で治療を受けている患者さん。
- 外科患者、術前病期分類が不正確な患者の場合。
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：独身
武器と介入
参加者グループ / アーム |
介入・治療 |
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アクティブコンパレータ：対照群
この部門では、参加者は ChatGPT の支援なしで臨床医から直接治療計画を受け取ります。
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このアプローチでは、臨床医は技術的な支援を一切利用せず、専門知識と経験のみに頼って参加者の治療計画を立てます。
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実験的：GPT支援グループ
この部門では、参加者は ChatGPT の支援を受けて臨床医から治療計画を受けます。
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このアプローチでは、臨床医は ChatGPT 技術ツールを利用し、その提案と自身の専門知識に基づいて参加者向けの治療計画を策定します。
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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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ChatGPTの治療計画への影響率
時間枠：研究参加開始から治療計画決定後24時間以内。
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ChatGPT と相談した後に臨床医によって治療計画が調整される ChatGPT 支援グループの最初の 100 人の参加者と参加者全体の割合。
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研究参加開始から治療計画決定後24時間以内。
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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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3年無増悪生存率(PFS)
時間枠：3年
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治療開始から 3 年間にわたって疾患が進行しなかった参加者の割合。
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3年
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その他の成果指標
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
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5年全生存率（OS）
時間枠：5年
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治療開始から5年以上生存している参加者の割合。
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5年
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協力者と研究者
協力者
捜査官
- 主任研究者：Di Dong, PhD、Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (実際)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
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 (実際)
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
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- CASMI006
個々の参加者データ (IPD) の計画
個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?
IPD プランの説明
IPD 共有時間枠
IPD 共有アクセス基準
IPD 共有サポート情報タイプ
- STUDY_PROTOCOL
- SAP
- ANALYTIC_CODE
医薬品およびデバイス情報、研究文書
米国FDA規制医薬品の研究
米国FDA規制機器製品の研究
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