大規模言語モデルが腫瘍MDTを支援
2026年3月25日 更新者：Yunfang Yu、Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
大規模言語モデルをパンがん腫瘍ボードにおける意思決定支援エージェントとして評価する：無作為化比較試験
多職種チーム（MDT）は個別化腫瘍治療のゴールドスタンダードですが、医療資源とアクセシビリティの制限によって制約を受けています。
大規模言語モデル（LLM）は医療推論において有望な成果を示していますが、汎がんMDTにおける多職種実用性は十分に検討されていません。
本プロジェクトの初期段階では、ベンチマークテストを通じて高い臨床応用効果を持つLLMを特定し、これらのLLMに基づいてオープンラベル無作為化比較試験（RCT）を実施しました。
本研究は、AI支援支援がMDT診療報告書の精度と作成効率を向上させることができるかどうかを探求することを目的としています。
本研究は、20名の患者の診療情報とMDT診療情報を前向きに収集することを計画しています。
40名の若手医師を募集する予定です。
介入群の医師はLLMを使用してMDT報告書の作成を支援し、対照群の医師は従来の情報検索方法を使用してMDT報告書を作成します。
最終的に3名の臨床専門家が標準化されたリッカート尺度を使用して、介入群と対照群のMDT報告書に対して包括的かつ多職種的な評価を実施しました。
本研究は、MDT AI支援モデルと従来モデルの診療品質と効率を定量的に比較し、大規模言語モデルが腫瘍診療を支援するための応用可能性を検証しました。
調査の概要
研究の種類
介入
入学 (推定)
60
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。
研究連絡先
- 名前：Herui Yao, PhD
- 電話番号：+8613500018020
- メール：yaoherui@mail.sysu.edu.cn
研究連絡先のバックアップ
- 名前：Yunfang Yu, PhD
- 電話番号：+8613660238987
- メール：yuyf9@mail.sysu.edu.cn
研究場所
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Guangdong
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Guangzhou、Guangdong、中国、510000
- 募集
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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コンタクト：
- Herui Yao, PhD
- 電話番号：+8613500018020
- メール：yaoherui@mail.sysu.edu.cn
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コンタクト：
- Yufang Yu
- 電話番号：+8613660238987
- メール：yuyf9@mail.sysu.edu.cn
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Guangzhou、Guangdong、中国
- 募集
- Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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コンタクト：
- Yunfang Yu, Doctor
- 電話番号：+8613660238987
- メール：yuyf9@mail.sysu.edu.cn
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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
健康ボランティアの受け入れ
はい
説明
参加基準：
- 医師免許を有する若手医師。
- 臨床経験3～5年の腫瘍内科医、外科医、放射線腫瘍医、放射線科医、病理医。
- 年齢：25～33歳、性別不問。
- 研究期間中、10時間以上参加可能な方。
- 本研究への参加に同意し、インフォームド・コンセントに署名できる方。
除外基準：
- 本研究に含まれる20症例のいずれかの過去の診療に参加したことがある方。
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：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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実験的：AI-MDT
この研究は前向きランダム化比較試験であり、介入内容はMDTレポート作成の補助ツールでした。
介入群はLLMを使用してMDTレポートの作成を補助しました。
規定のMDT医療記録（診断・治療意見を除く）をLLMに入力し、出力内容をMDTレポートの参考として利用可能でした。
最終的に、MDT診断・治療意見は医師の個人的判断のもとで記述されました。
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本研究は前向きランダム化比較試験であり、介入内容はMDT報告書作成のための補助ツールであった。
介入群はLLMを用いてMDT報告書の作成を補助した。
規定のMDT医療記録（診療意見を除く）をLLMに入力し、出力内容をMDT報告書の参考として利用可能とした。
最終的に、MDT診療意見は医師の個人的判断のもとで作成された。
対照群は従来の情報検索方法（Google、文献、教科書など）を用いてMDT診療意見を作成した。
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介入なし：Trad-MDT
対照群は、従来の情報検索方法（Google、文献、教科書など）を用いて、MDT診療意見を作成しました。
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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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MDTレポートの総合スコア
時間枠：最大4週間で、すべての症例（n=20）の医学的意見書の作成を完了する。
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臨床専門家は、MDT報告書における各診療科の診断・治療意見を包括的に評価し、標準化されたリッカート尺度を用いて、介入群と対照群のMDT報告書を総合的に採点しました（1～5点、点数が高いほど良い）。
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最大4週間で、すべての症例（n=20）の医学的意見書の作成を完了する。
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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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MDTレポートの放射線腫瘍学スコア
時間枠：最大4週間以内に、全症例（n=20）の医学的見解の作成を完了する。
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臨床専門家は、介入群と対照群のMDTが報告した放射線科の診断・治療意見について、標準化されたリッカート尺度を用いて採点を行った（1～5点、点数が高いほど良好）。
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最大4週間以内に、全症例（n=20）の医学的見解の作成を完了する。
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MDTレポートの腫瘍内科スコア
時間枠：最大4週間で、すべての症例（n=20）の医学的意見書の作成を完了する。
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臨床専門家は、介入群および対照群のMDTが報告した腫瘍内科の診断・治療に関する意見を、標準化されたリッカート尺度を用いてスコアリングしました（1～5点、スコアが高いほど良好）。
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最大4週間で、すべての症例（n=20）の医学的意見書の作成を完了する。
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MDTレポートの病理スコア
時間枠：最大4週間以内に、全症例（n=20）に対する医療意見書の作成を完了する。
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臨床専門家は、介入群と対照群におけるMDT（多職種チーム）が報告した病理診断と治療意見に対して、標準化されたリッカート尺度を用いて採点を行った（1～5点、点数が高いほど良い）。
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最大4週間以内に、全症例（n=20）に対する医療意見書の作成を完了する。
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MDTレポートの放射線科スコア
時間枠：最大4週間で、全症例（n=20）の医療意見書作成を完了する。
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臨床専門家は、介入群および対照群のMDTによって報告された放射線診断・治療意見を、標準化されたリッカート尺度を用いて評価しました（1～5点、点数が高いほど良好）。
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最大4週間で、全症例（n=20）の医療意見書作成を完了する。
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MDTレポートの作成にかかる時間
時間枠：最大4週間で、全ての症例（n=20）の医学的意見の記述を完了します。
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介入群と対照群は、すべての症例について常にMDTレポートを完了しました（単位：時間）。
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最大4週間で、全ての症例（n=20）の医学的意見の記述を完了します。
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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
- スタディディレクター：Herui Yao, PhD、Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
- スタディチェア：Yunfang Yu, PhD、Sun Yat-Sen Memorial Hospital of Sun Yat-Sen University
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1日
一次修了 (推定)
2026年12月31日
研究の完了 (推定)
2026年12月31日
試験登録日
最初に提出
2026年3月11日
QC基準を満たした最初の提出物
2026年3月25日
最初の投稿 (実際)
2026年3月31日
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
2026年3月31日
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
2026年3月25日
最終確認日
2026年3月1日
詳しくは
本研究に関する用語
追加の関連 MeSH 用語
その他の研究ID番号
- SYSKY-2026-071-02
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?
いいえ
IPD プランの説明
個別データや研究文書のリクエストは、提案された使用が公共の利益目的に合致し、他のリクエストと競合せず、リクエスト者がデータアクセス契約に署名する意思がある場合に検討されます。
連絡先は責任著者となります。
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。
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