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혈관 환자를 위한 경구 항응고제 치료에서의 DOACT 알고리즘 대 AI 기반 의사 결정 모델 (DOACT)

2025년 12월 16일 업데이트: ITALO EUGENIO SOUZA GADELHA DE ABREU

혈관 환자의 경구 항응고제 요법에서 DOACT 알고리즘 대 AI 기반 의사결정 모델의 임상적 성능

심부정맥혈전증, 표재성혈전정맥염, 폐색전증과 같은 질환에 대한 임상적 의사결정 지원 도구의 유효성을 검증하기 위해 혈관 질환에서 경구 항응고제 계산기 적용을 위한 의사결정 알고리즘을 사용한 연구

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

DOACT 알고리즘의 정확도와 임상적 유용성을 표준 임상 의사결정 및 대규모 언어 모델(LLM) 기반 의사결정 도구와 비교 평가하는 횡단적, 3군 비교 검증 연구.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

59

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 브라질
    • São Paulo
      • São Paulo, São Paulo, 브라질, 01.223-001
        • Irmandade da Santa Casa de Misericórdia de São Paulo

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

포함 기준

  • 혈관외과 레지던트 교육을 받았거나 혈관외과 공식 전문의 자격증을 보유한 의사.
  • 현재 브라질에서 임상 및/또는 외과적 혈관 치료를 수행 중인 의사.
  • 정보제공동의서(TCLE) 절차를 완료하고 자발적으로 참여에 동의한 의사.

제외 기준

  • 공식 혈관외과 레지던트 교육을 받지 않았고 전문의 자격증이 없는 의사.
  • 혈관 임상 또는 외과 치료를 수행하지 않는 의사(예: 순수 행정, 학술 또는 비임상 업무).
  • 의과대학 졸업 후 전문 경력이 1년 미만인 의사.
  • TCLE에 서명하지 않았거나 완전히 작성하지 않은 의사.

대형 언어 모델(LLM)

  • 포함 기준
  • 데이터 수집 시점에 대중이 무료로 접근 가능한 LLM.
  • 모든 응답이 동일한 표준화된 프롬프트를 사용하여 생성된 LLM.
  • 혈관외과 의사결정과 관련된 완전한 텍스트 기반 임상 답변을 생성할 수 있는 LLM.

제외 기준

  • 유료 또는 구독 기반 LLM.
  • 기관 라이선스, 제한된 접근 또는 독점 토큰이 필요한 LLM.
  • 표준화된 프롬프트에 대한 완전한 응답을 생성할 수 없는 모델.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 지지 요법
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: DOACT 알고리즘
DOACT 알고리즘(증거 기반 의사 결정 도구를 위한 용량 지향 항응고제 계산기)을 사용하여 적절한 경구 항응고제 요법을 권장합니다.
다른: DOACT 알고리즘
혈관 및 비혈관 전문의들이 DOACT(증거 기반 결정 도구를 위한 용량 지향 항응고제 계산기)를 사용하여 적절한 경구 항응고제 요법-용량 선택 및 기간을 권장하며, 이는 심부정맥혈전증(DVT), 표재성 혈전정맥염, 폐동맥혈전색전증(PTE)과 같은 혈관 질환을 가진 환자를 나타내는 15개의 표준화된 임상 사례 개요에 대응합니다.
위약 비교기: 알고리즘 없음
적절한 경구용 항응고제 요법을 권장하는 표준 임상적 의사 결정.
다른: 알고리즘 없음
혈관 및 비혈관 전문의가 표준 임상 의사 결정(알고리즘 사용 없음)을 사용하여 심부정맥혈전증(DVT), 표재성 혈전정맥염, 폐색전증(PTE)과 같은 혈관 질환 환자를 대표하는 15개의 표준화된 임상 사례 비네트에 응답하여 적절한 경구 항응고제 요법-용량 선택 및 기간을 권장합니다.
활성 비교기: LLM 기반 도구
대규모 언어 모델(LLM) 기반 도구를 사용하여 적절한 경구 항응고제 요법을 추천하는 데 활용합니다.
다른: LLM 기반 도구
혈관 및 비혈관 의사들이 대규모 언어 모델(LLM) 기반 도구를 사용하여 심부정맥혈전증(DVT), 표재성 혈전정맥염, 폐혈전색전증(PTE)과 같은 혈관 질환을 가진 환자를 나타내는 15개의 표준화된 임상 사례 비네트에 응답하여 적절한 경구 항응고제 요법-용량 선택 및 기간을 권장합니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
DOACT 알고리즘의 경구 항응고제 치료 지도 정확도
기간: 1일차

항응고제 치료 권고의 정확도

설명: 네 가지 평가된 LLM, 혈관외과 의사, 비혈관외과 의사의 정답 비율로, DOACT 알고리즘 접근 여부에 따라 표준화된 임상 시나리오를 사용하여 측정됨.
1일차
항응고제 권장사항의 정확성
기간: 1일차
DOACT 알고리즘 접근 여부에 따른 LLM, 혈관외과 의사 및 비혈관계 의사의 정답률. 모든 LLM 출력은 IBM에서 권장하는 대규모 언어 모델 평가 방법론 지침에 따라 동일한 표준화된 프롬프트를 사용하여 생성됩니다.
1일차

기타 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
1. 주요 임상 요소 식별 2. 반응 시간
기간: 1일차

용량 조정, 신기준, 출혈 위험, 해독제 및 금기사항의 정확한 보고.

설명: LLM의 경우 프롬프트 제출부터 완전한 답변 생성까지의 시간(초), 의사의 경우 완료까지의 시간.
1일차

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

ITALO EUGENIO SOUZA GADELHA DE ABREU

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

일반 간행물

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 (실제)

2025년 1월 20일

기본 완료 (실제)

2025년 10월 10일

연구 완료 (실제)

2025년 10월 10일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 11월 24일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 12월 16일

처음 게시됨 (실제)

2025년 12월 18일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2025년 12월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2025년 12월 16일

마지막으로 확인됨

2025년 12월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

키워드

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • DOACT-AI-VASC Study

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

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. .

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