大規模言語モデルを用いた神経疾患症例の医師診断
2026年1月28日 更新者：Ji Xunming,MD,PhD、Capital Medical University
大規模言語モデルによる神経症例の医師診断支援：無作為化比較試験
本研究は、従来の支援と比較して、大規模言語モデル（LLM）の支援が医師の診断能力を向上させるかどうかを評価することを目的とした前向きランダム化比較試験です。
調査の概要
詳細な説明
本研究の対象者は、神経学研修を2年以上修了した医師免許保持者です。
参加者は1:1の割合でランダムにLLM支援グループまたは従来型支援グループに割り当てられます。
LLM支援グループでは、医師は社内LLMの支援を受け、最終診断を提出する前に従来型リソース（検索エンジン、UpToDate、臨床ガイドラインなど）の使用が許可されます。
他のLLMへのアクセスは許可されません。
従来型支援グループでは、医師は従来型リソースのみを使用し、研究期間中、社内LLMやその他のLLMにアクセスすることはありません。
主要評価項目はトップ1診断精度です。
副次評価項目には、トップ3診断精度、各症例の所要時間、医師の診断確信度が含まれます。
研究の種類
介入
入学 (実際)
40
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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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100053
- Xuanwu Hospital Capital Medical University
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Beijing、Beijing Municipality、中国、100000
- Beijing Luhe Hospital Affiliated to Capital Medical University
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Henan
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Nanyang、Henan、中国、473000
- Nanyang Central Hospital
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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
- 子
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
参加基準：
- 神経学の研修を少なくとも2年間修了した医師免許を有する医師。
- 本研究への参加に同意し、書面によるインフォームド・コンセントを提供できる医師。
除外基準：
- 本研究で使用された自社開発LLMの開発、またはデータセットの構築に以前参加したことがある医師。
- 本研究の症例データセット構築に使用された患者の臨床ケアに関与した医師。
- 本研究で使用された特定の症例を以前に閲覧または接触したことが確認されている医師。
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：診断
- 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：LLM支援グループ
医師は社内のLLMによる支援を受け、従来のリソースの使用が許可されています。
その他のLLMへのアクセスは許可されていません。 |
医師は社内の大規模言語モデルの支援を受けることができ、従来のリソースの使用も許可されています。
他のあらゆるLLMへのアクセスは許可されていません。 |
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介入なし：従来の支援群
医師は従来のリソースのみを使用し、研究期間中、社内LLMやその他のLLMには一切アクセスしません。
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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1診断精度
時間枠：ベースライン
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医師の最終的なトップランクの診断が参照診断または神経科医によって同等と判断された臨床的に類似した診断と一致する場合、トップ1診断は正しいと見なされます。
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ベースライン
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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3診断精度
時間枠：ベースライン
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トップ3診断は、参照診断または神経科医によって同等と判断された臨床的に類似した診断が、医師の最終診断の上位3つに含まれている場合に正しいと見なされます。
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ベースライン
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診断に要する時間
時間枠：ベースライン
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ケースごとの参加者の所要時間。
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ベースライン
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診断確信度
時間枠：ベースライン
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医師の診断確信度は、5段階のリッカート尺度（1＝非常に不確か、5＝非常に確か）を用いて測定されます。
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ベースライン
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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。
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)
2026年1月17日
一次修了 (実際)
2026年1月28日
研究の完了 (実際)
2026年1月28日
試験登録日
最初に提出
2025年12月1日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年1月8日
最初の投稿 (実際)
2026年1月15日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年1月29日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年1月28日
最終確認日
2026年1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
- LLM-001
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。