中国における一般市民と大規模言語モデルの連携による診断・トリアージ能力
2026年9月5日 更新者：Zhang Min、Huazhong University of Science and Technology
一般市民と大規模言語モデルの協働による診断・トリアージ能力：中国における全国的な事前事後テスト無作為化比較試験
この無作為化比較試験の目的は、大規模言語モデルが一般の人々の自己診断およびトリアージ能力を向上させる役割を評価することです。 本研究が答えようとする主な質問は以下の通りです：
- LLMを使用することで、参加者は何の助けもなく最初に推測した場合と比較して、一般的な病気に対してより正確な自己診断およびケア判断を行えるようになるか？
- 通常の検索エンジンを使用する場合、LLMのみを使用する場合、または医師が判断する場合と比較して、人々がLLMと協力して作業する場合、どの程度優れているか？ 研究者は、無作為にLLMグループ（DeepSeekを使用）または検索エンジングループのいずれかに割り当てられた参加者を比較し、LLM支援アプローチがより良い臨床判断につながるかどうかを確認します。
参加者は以下のことを行います：
- 48の短い現実的な健康ビネットのいずれかを読む；
- 可能性が高い順に最大3つの考えられる原因をリストアップし、ケアレベルを選択することにより、何が問題であるかについて最初の推測を行う：緊急治療を求める、1日以内に医師に診てもらう、1週間以内に医師に診てもらう、または医療ケアなしで自宅で管理する。
- 割り当てられたツール（DeepSeekまたは標準的な検索エンジンのいずれか）を使用して情報を調べ、推測とケア判断を更新する；
- ツールを使用した後、最終的な診断とケアの選択を提出する。 さらに、研究チームは、他の4つのAIモデル（GPT-4o、GPT-o1、DeepSeek-v3、DeepSeek-r1）および33人の経験豊富な一般医の同じビネットでのパフォーマンスを評価しました。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (実際)
6360
段階
- 適用できない
連絡先と場所
このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。
研究場所
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Hubei
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Wuhan、Hubei、中国
- Tongji Medical College of Huazhong University of Science & Technology School of Medicine and Health Management
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参加基準
研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。
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
いいえ
説明
参加基準：
- 18歳以上
- 現在中国本土在住者
- Credamoプラットフォームでの高品質なオンライン調査への参加実績あり（過去の調査採用率 ≥ 80%、個人信用スコア ≥ 70）
除外基準：
- 不完全な調査回答
- 埋め込み品質チェック項目の不合格
- 非現実的に短い回答時間（検索エンジングループ：＜180秒、LLMグループ：＜360秒）
- 診断不能または無関係な回答の提供（例：「不明」、「わからない」）
- 全項目での同一回答パターンの一貫性
研究計画
このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。
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：ヘルスサービス研究
- 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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実験的：非専門家-LLM統合グループ
最初にツールの助けを借りずに臨床診断とトリアージの質問に回答した後、参加者は大規模言語モデル（Deepseek v3またはr1）を使用して健康情報を検索し、その後同じ質問に再度回答するよう求められた
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このグループの参加者は、初期の診断およびトリアージの決定を提供した後、臨床症例に関連する医療情報を検索するために大規模言語モデル（DeepSeek）を使用しました。
彼らは、モデルと自由に対話して洞察を得た後、診断とトリアージの推奨事項を更新するように指示されました。
この介入は、個人的な健康上の意思決定のためにAIツールを実際の世界で使用する状況をシミュレートしています
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アクティブコンパレータ：素人向け検索エンジングループ
最初にツールを使用せずに臨床診断とトリアージの質問に回答した後、参加者は検索エンジンを使用して健康情報を検索し、同じ質問に再度回答する必要がありました
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このグループの参加者は、初期の診断およびトリアージの決定を行った後、臨床ビネットに関する情報を検索するために主流のインターネット検索エンジン（例：百度、Google、Bing）を使用しました。
彼らは自由に検索することが許可されましたが、名前付きのAIチャットボットや大規模言語モデルプラットフォームを使用することは許可されませんでした。
このグループは、典型的な自己主導型のオンライン健康情報探索行動を表しています。
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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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トップ3診断精度
時間枠：介入直後（同一調査セッション内）
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主要な診断アウトカムは、割り当てられたツール（LLMまたは検索エンジン）を使用した後、上位3つの鑑別診断に正しい診断を含めた参加者の割合として定義されました。
精度は48の臨床ビネットそれぞれについて評価され、各グループの全参加者にわたって集計されました。
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介入直後（同一調査セッション内）
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トリアージ精度（4クラス完全一致）
時間枠：介入直後（同じ調査セッション内で）
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トリアージの精度は、参加者が参照基準と一致する正しいトリアージレベル（緊急治療、1日以内、1週間以内、または自己治療）を選択した割合として定義されました。
各トリアージカテゴリーにつき12のビネットがありました。
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介入直後（同じ調査セッション内で）
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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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トップ1診断精度
時間枠：介入直後（同一の調査セッション内）
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割り当てられたツールを使用した後に、正しい診断をトップ（最初）の診断として選択した参加者の割合。
これは、一般人の最終的な診断判断の精度を測定します。
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介入直後（同一の調査セッション内）
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トリアージ精度（2クラス二値マッチ）
時間枠：介入直後（同一調査セッション内）
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介入直後（同一調査セッション内）
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協力者と研究者
ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。
捜査官
- 主任研究者：Chenxi Liu、Huazhong University of Science and Technology
研究記録日
これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。
主要日程の研究
研究開始 (実際)
2025年4月27日
一次修了 (実際)
2025年7月1日
研究の完了 (実際)
2025年7月1日
試験登録日
最初に提出
2025年11月17日
QC基準を満たした最初の提出物
2025年11月25日
最初の投稿 (実際)
2025年11月26日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年9月10日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年9月5日
最終確認日
2025年10月1日
詳しくは
本研究に関する用語
その他の研究ID番号
- JCYJ20240813115806009
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?
はい
IPD プランの説明
According to the ethical agreements, individual participant data cannot be deposited in a public data repository and can be made available for research purposes upon request.
Researchers can request the de-identified data by submitting a data use agreement (DUA) to the Medical Ethics Committee of Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology.
The DUA must state that the data will be used for research purposes only and that no attempt will be made to re-identify participants.
Upon approval of the request, the data will be made available.
The contact information is as follows: tongjilunli@vip.163.com
(email); +86-27-83691785 (fax); Office 12, 16th Floor, Teaching Building 2, School of Basic Medicine, Tongji Medical College, No. 13 Hangkong Road, Wuhan, Hubei Province, China (address).
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
いいえ
米国FDA規制機器製品の研究
いいえ
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。