대형 언어 모델의 의인화에 대한 다학문적 치료 (MDTALLM)
2024년 10월 3일 업데이트: Zining Luo, North Sichuan Medical College
대규모 언어 모델의 의인화에 대한 다학제적 처리: 병렬 대조 연구
이 후향적 임상 시험은 인간 의사가 수행한 MDT 상담의 효율성과 대규모 언어 모델에서 수행한 상담의 효과를 비교하여 의학에서 대규모 언어 모델의 잠재력을 더 잘 탐색하는 것을 목표로 합니다.
해결해야 할 주요 질문은 다음과 같습니다.
의인화된 MDT 상담을 수행하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하면 비의인화된 프로세스를 사용하는 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니까? 대규모 언어 모델이 수행하는 MDT 컨설팅과 인간이 수행하는 MDT 컨설팅 간에 상당한 성능 차이가 있습니까? 대규모 언어 모델을 통한 MDT 상담의 경제적 이점은 인간이 수행하는 상담에 비해 얼마나 더 큽니까?
중국 쓰촨성 북부 지역에서 지난 20년간 MDT 상담 기록과 익명화된 환자 의료 기록을 소급하여 수집합니다. 그룹 1: 다양한 대형 언어 모델이 할당되어 다양한 부서의 의사 역할과 MDT 비서 역할을 맡아 상담을 요약합니다. 그룹 2: 대규모 언어 모델은 환자에 대한 진단 및 치료 권장 사항을 직접 출력합니다. 그룹 1과 2의 출력을 휴먼 성과와 후향적으로 비교하고 점수를 매긴 후 각 부서에서 가장 적합한 모델을 선택하여 의인화 MDT 협의를 통해 재평가하고 다시 휴먼 결과와 비교합니다.
연구 개요
상태
아직 모집하지 않음
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
300
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Zining Luo, Doctor
- 전화번호: 86 + 18161007029
- 이메일: cblzn@nsmc.edu.cn
연구 장소
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Sichuan
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Nanchong, Sichuan, 중국, 637000
- The Affiliated Hospital of North Sichuan Medical College
-
연락하다:
- Zining Luo
- 전화번호: 86 + 18161007029
- 이메일: cblzn@nsmc.edu.cn
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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
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
아니
샘플링 방법
비확률 샘플
연구 인구
병원에서
설명
포함 기준:
- 1. 의료 기록에는 다양한 부서의 전문가의 추천과 잘 문서화된 최종 요약이 포함된 학제간 상담 메모가 포함됩니다.
- 2. 의무기록에는 상담 전 최소 1년, 상담 후 1년 이상의 데이터가 포함됩니다(온전한 보고서 및 영상 기록 포함).
- 3. 상담 후 다학제 진료계획으로 환자의 퇴원상태가 호전되었습니다.
제외 기준:
- 1. 의무기록에는 다학제적 상담 메모가 포함되어 있지 않거나, 다양한 학과 의사의 권고사항과 최종 요약 메모가 불완전하거나 부적절합니다.
- 2. 진료기록부에는 상담 전후 1년간의 데이터가 부족하거나, 필요한 보고서 및 영상자료가 누락되어 문서화되지 않은 경우.
- 3. 퇴원 시 환자의 상태가 다학제적 치료계획에 따라 호전되지 않거나 상태가 악화된 경우.
공부 계획
이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
개입 / 치료 |
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의인화 과정 대형 언어 모델 다학제 치료 그룹
로컬로 배포된 MedicalGPT, 상용 온라인 GPT-4o, Claude-3.5를 사용하여
Sonnet, GPT-4o mini, Claude 3 Haiku는 다학제 치료 프로세스에 관련된 여러 부서의 의사 역할을 순차적으로 수행합니다.
그런 다음 그들은 순차적으로 요약자의 역할을 맡아 권장 사항을 최종 제안이나 치료 계획으로 정리합니다.
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텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 GPT-4o에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 GPT-4o mini에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 MedicalGPT에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude-3.5에 입력합니다.
소네트.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude 3 Haiku에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
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의인화되지 않은 프로세스 대형 언어 모델 다학제 치료 그룹
로컬로 배포된 MedicalGPT, 상용 온라인 GPT-4o, Claude-3.5를 사용하여
Sonnet, GPT-4o mini, Claude 3 Haiku를 사용하면 각 부서별로 역할을 맡아서 결과를 집계할 필요 없이 단일 인스턴스에서 다학제적 상담 결과를 출력할 수 있습니다.
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텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 GPT-4o에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 GPT-4o mini에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 MedicalGPT에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude-3.5에 입력합니다.
소네트.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude 3 Haiku에 입력합니다.
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리얼닥터스 다학제 진료그룹
기존의 다학제 진료에서는 상담에 참여한 여러 진료과 의사의 권고사항과 간사의 최종 요약 등을 포함해 해당 환자의 상담기록에 그 결과가 문서화된다.
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과거 환자의 다학제 진료를 담당했던 해당 과의 진단 및 치료 권고사항과 전반적인 권고사항을 후향적으로 수집합니다.
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최고의 대형 언어 모델 다학제 치료 그룹
의인화 과정 대언어모델 다학제 진료그룹의 결과와 실제의사 다학제 진료그룹의 결과를 진료과별로 점수를 매긴 후, 각 진료과별 최적의 대체모델과 최적의 요약모델을 선정하였다. .
이러한 상위 모델은 다학문 치료 상담에서 역할을 맡도록 설정되었습니다.
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텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 GPT-4o에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
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사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude-3.5에 입력합니다.
소네트.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
텍스트, 검사 보고서, 영상 데이터를 포함한 모든 환자 의료 기록을 Claude 3 Haiku에 입력합니다.
사전 테스트된 프롬프트를 사용하여 부서 역할을 설정하고 해당 부서와 관련된 진단 및 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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상담비용($)
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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상담시간(분)
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다학제 치료 결과의 포괄성(백분율 척도)
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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다분야 치료 결과의 명확성(백분율 척도)
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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다학문적 치료 결과의 정확성(백분율 척도)
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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전문가 간 팀 협업 실습 평가(CPAT)
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요약을 위한 평가 척도
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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Flesch-Kincaid 가독성 테스트
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
기간 |
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윤리적 준수(부울)
기간: 다학문 치료 과정부터 다학제 치료 과정까지 모든 json 필드가 출력될 때까지 인간 의사가 그의 시스템을 사용하여 시간을 기록하는 데 걸리는 시간은 일반적으로 12시간을 초과하지 않습니다.
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.
간행물 및 유용한 링크
연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.
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)
2024년 10월 1일
기본 완료 (추정된)
2024년 11월 1일
연구 완료 (추정된)
2024년 11월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2024년 10월 1일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2024년 10월 3일
처음 게시됨 (실제)
2024년 10월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2024년 10월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2024년 10월 3일
마지막으로 확인됨
2024년 10월 1일
추가 정보
이 정보는 변경 없이 clinicaltrials.gov 웹사이트에서 직접 가져온 것입니다. 귀하의 연구 세부 정보를 변경, 제거 또는 업데이트하도록 요청하는 경우 register@clinicaltrials.gov. 문의하십시오. 변경 사항이 clinicaltrials.gov에 구현되는 즉시 저희 웹사이트에도 자동으로 업데이트됩니다. .