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Multi-Agent Collaborative ADR Prediction With Human-Machine Decision Comparison

2026年9月2日 更新者：Hongmei Jing、Peking University Third Hospital

Multi-Agent Collaborative Framework for Adverse Drug Reaction Prediction: Evidence-Based Verification and Human-Machine Decision Comparative Study

This study develops a multi-agent collaborative prediction model to forecast adverse drug reactions using real-world clinical medical records. It validates model performance via evidence-based data and compares decision outputs between the AI model and clinical physicians, aiming to improve early identification of drug adverse events. Only de-identified historical medical data will be analyzed; no new clinical interventions will be conducted, with no additional risks to participants.

調査の概要

状態

募集

条件

介入・治療

詳細な説明

This observational study first retrospectively collects desensitization cases related to adverse drug reactions to construct a predictive model, and then prospectively enrolls patients to evaluate model efficacy and conduct comparative research with expert blind assessment.

研究の種類

観察的

入学 (推定)

20000

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

研究場所

  • 中国
      • Beijing、中国
        • まだ募集していません
        • Peking University Third Hospital
    • Beijing Municipality
      • Beijing、Beijing Municipality、中国
        • 募集
        • Peking University Third Hospital
        • コンタクト：

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

いいえ

サンプリング方法

非確率サンプル

調査対象母集団

This study includes two types of research subjects:

Retrospective de-identified adverse drug reaction (ADR) medical records: A total of 253 ADR consultation cases covering anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs and digestive system drugs. Each case contains complete medical history, medication records, ADR occurrence process and clinical outcome data, as well as at least one clinically confirmed definite ADR event.

Clinical evaluators: 20 licensed physicians or pharmacists holding intermediate or higher professional titles, with clinical pharmacy practice and regular participation in hospital ADR monitoring and consultation work.

説明

Inclusion Criteria:

  • Cases shall involve drug categories including anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs, digestive system drugs, etc. Each case must contain at least one definite adverse drug reaction (ADR) event, with complete supporting documentation (medical history, medication history, ADR occurrence process, and clinical outcome).

Exclusion Criteria:

  • Cases with incomplete supporting documentation lacking medical history, medication history, ADR occurrence process or clinical outcome.
  • Cases only with suspected or possible ADRs without definite clinical confirmation.

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

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
時間枠
Coverage rate of known ADRs
時間枠：Up to 8 weeks
Up to 8 weeks
Objective question accuracy
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Concordance rate of predicted unknown ADRs
時間枠：Up to 8 weeks
Up to 8 weeks
Expert-rated subjective answer quality
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks

二次結果の測定

結果測定
時間枠
Subgroup differences in ADR recognition coverage rate
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Inter-rater consistency
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Subgroup differences in answer quality score
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks
Rater acceptance scale score
時間枠：Up to 24 weeks
Up to 24 weeks

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。

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Peking University Third Hospital

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6月19日

一次修了 (推定)

2027年6月19日

研究の完了 (推定)

2027年12月19日

試験登録日

最初に提出

2026年8月18日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年9月2日

最初の投稿 (実際)

2026年9月9日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年9月9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2日

最終確認日

2026年6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

  • LLSC-2026288

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

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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