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Effects of Agent-assisted, LLM-assisted and Traditional Workflows on Diagnosis and Management Planning at Admission

2026년 8월 15일 업데이트: Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine

Effects of Agent-assisted, LLM-assisted and Traditional Workflows on Diagnosis and Management Planning at Admission: A Randomized Controlled Study

The goal of this clinical trial is to evaluate whether AI-assisted workflows improve physicians' admission diagnosis and management planning performance on standardized simulated inpatient cases, among practicing internal medicine and surgery physicians across all seniority levels and across three tiers of the Chinese healthcare system.

The main questions it aims to answer are:

Does the Agent-assisted workflow yield better structured admission diagnosis and management planning scores than standalone LLM assistance?
Does the Agent-assisted workflow outperform the traditional workflow without AI tools? Researchers will compare three parallel groups (traditional workflow group, LLM-assisted group, Agent-assisted group) to determine whether the Agent tool can improve diagnostic accuracy and efficiency.

Participants will:

Be recruited from 15 hospitals in China and participate remotely under video proctoring
Be randomly assigned to one of the three fixed workflows, with randomization stratified by hospital tier, specialty and seniority
Complete 6 anonymized simulated HIS admission cases within one hour
Submit structured answers for each case covering principal diagnosis, secondary diagnoses, differential diagnoses, diagnostic justification, next diagnostic or therapeutic steps, consultation and referral decisions, and diagnostic confidence
Have their operation logs and time consumption recorded automatically by the study platform

연구 개요

상태

아직 모집하지 않음

정황

개입 / 치료

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

180

단계

해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

이름: Yixin Zhang
전화번호: +86 19157950225
이메일: 12518552@zju.edu.cn

연구 장소

중국
- Zhejiang
  - Hangzhou, Zhejiang, 중국, 310009
    - 2nd Affiliated Hospital, School of Medicine, Zhejiang University
    - 연락하다:
      
      Human Subject Research Ethics Committee
      
      전화번호: +86 0571 87783759
      
      이메일: keyanlunli_zheer@163.com

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

성인
고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

Inclusion Criteria

Hold a Medical Practitioner Qualification Certificate and/or Medical License, or be a recognized standardized resident physician; able to independently read electronic medical records, laboratory and imaging reports on an HIS.
Currently engaged in clinical work in internal medicine or surgery at one of the 15 participating hospitals.
Able to complete the case assessment in one continuous hour without breaks.
Able to participate remotely under video proctoring, with a stable internet connection and a working camera.
Voluntarily agree to participate and sign the informed consent form, including the declaration not to use unauthorized AI tools during the assessment.
Have not participated in case drafting, review, rubric development, or any activity that may leak the reference standard.

Exclusion Criteria

Have previously accessed the official test cases or reference standard of this study.
Unable to complete the training module, qualification test, or all experimental tasks.
Have conflicts of interest, e.g. participation in developing core algorithms of the tested system.
Unwilling to comply with remote proctoring, including keeping the camera on throughout.
Judged unsuitable by the investigators.

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

주 목적: 건강 서비스 연구
할당: 무작위
중재 모델: 병렬 할당
마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔 참가자 그룹 / 팔 시험 프로토콜에 따라 특정 중재/치료를 받거나 중재를 받지 않는 임상 시험 참가자 그룹 또는 하위 그룹입니다.	개입 / 치료 개입 / 치료 임상 연구의 초점이 되는 프로세스 또는 작업입니다. 개입에는 약물, 의료 기기, 절차, 백신 및 조사 중이거나 이미 사용 가능한 기타 제품이 포함됩니다. 개입에는 교육이나 식이요법 및 운동 수정과 같은 비침습적 접근법도 포함될 수 있습니다.
활성 비교기: 전통적인 그룹	다른: Traditional Workflow Conventional resources only: the pre-admission clinical record, standard search engines. No AI assistance.
실험적: Agent-assisted group	다른: Agent-assisted workflow Conventional resources (pre-admission clinical record, search engines) plus an in-system Agent entry that automatically reads the full record and report images, produces a structured summary with source-text tracing, and supports multi-turn Q&A and one-click editable drafts.
실험적: LLM-assisted group	다른: LLM-assisted workflow Conventional resources plus an in-system multi-turn AI dialogue entry. The AI does not automatically read the record; participants paste text or send partial screenshots.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
Mean Normalized Structured Score 기간: Within one-hour study	Mean of the rescaled case scores (each case rescaled to 100), divided by the number of cases completed; range 0 to 100.	Within one-hour study

2차 결과 측정

결과 측정	측정값 설명	기간
Degree of Adherence to AI-Generated Recommendations 기간: Within one-hour study	Degree to which the submitted answer incorporates AI output. Assessed in the Agent and LLM arms only.	Within one-hour study
Active Response Time per Case 기간: Within one-hour study	Active response time in seconds for each case, recorded automatically by the platform.Time is counted per case while that case's response page is active.	Within one-hour study

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine

협력자

Shangrao People's Hospital

수사관

연구 의자: Yuan Ding, Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2026년 8월 1일

기본 완료 (추정된)

2026년 12월 1일

연구 완료 (추정된)

2026년 12월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 7월 29일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 8월 9일

처음 게시됨 (실제)

2026년 8월 12일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 8월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 8월 15일

마지막으로 확인됨

2026년 8월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

기타 연구 ID 번호

2026-0977

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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