생성형 AI가 류마티스 관절염 합병증 진단에 미치는 영향
2025년 12월 22일 업데이트: Quan Jiang, Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
생성형 인공 지능이 류마티스 관절염 합병증 진단에 미치는 영향
대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI(GenAI)는 자가면역질환의 진단 및 치료 향상에 기여할 것으로 기대됩니다.
우리는 GenAI가 류마티스 관절염(RA)의 다양한 합병증 진단에 미치는 영향을 연구하고 있습니다.
RA 환자의 전자의무기록(EHR)을 활용한 후향적 연구에서, 의사들의 RA 합병증 및 동반 질환에 대한 GenAI 예측 채택 정도를 정량화할 예정입니다.
전향적 관찰 연구에서는, 복잡하거나 드문 질환을 포함한 RA 합병증 및 동반 질환에 대해 의사들이 보다 완전한 진단을 내리도록 돕는 추가 임상 정보로서 GenAI 예측 활용의 실현 가능성을 평가할 것입니다.
연구 개요
상태
모병
정황
개입 / 치료
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
100
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Quan Jiang Guang'anmen Hospital, China Academy of Chinese Medical Science
- 전화번호: 010-88001942
- 이메일: doctorjq@126.com
연구 장소
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Beijing Municipality
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Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100053
- 모병
- Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
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연락하다:
- Quan Jiang, MD
- 전화번호: 010-88001942
- 이메일: doctorjq@126.com
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수석 연구원:
- Quan Jiang, MD
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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
류마티스 관절염에 대한 2010년 미국 류마티스학회(ACR)/유럽 류마티스학회(EULAR) 분류 및 진단 기준을 충족하는 우리 류마티스내과에 입원한 성인 남성 및 여성 RA 환자.
설명
포함 기준:
- 초기 진단이 류마티스 관절염(RA)인 환자.
- 우리 부서에 입원한 모든 실제 임상 환경의 RA 입원 환자.
- 실제 데이터 연구 기간 내에 입원한 경우.
제외 기준:
- 연구 중에 RA가 아닌 것으로 확인된 환자.
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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생성형 AI 예측 보고서를 사용하는 RA 환자 그룹
2025년 10월 1일부터 2026년 6월까지 저희 류마티스학과에서 류마티스 관절염으로 새롭게 진단받은 입원 환자들이 연구에 참여하게 됩니다.
의사들은 잠재적인 RA 합병증 및 동반 질환에 대한 GenAI 예측과 확진 진단 검사를 함께 사용하여 감별 진단 과정에서 추가적인 입력 자료로 활용할 것입니다.
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입원 시 이용 가능한 전자의무기록(EHR) 데이터를 활용하여, 다수의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI가 류마티스 관절염 환자의 잠재적 합병증 및 동반 질환을 예측하는 데 사용됩니다. 의사들은 감별 진단 과정에서 이러한 AI 예측을 추가 정보로 활용하여 진단 계획을 조정합니다. 이 중재가 퇴원 시 최종 진단에 미치는 영향이 측정될 것입니다. 향후 연구에 앞서, 생성형 AI 예측 보고서의 적용 가능성은 과거 류마티스 관절염 환자의 전자의무기록을 사용하여 검증될 것입니다. |
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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의사들이 류마티스 관절염 합병증 진단에 GenAI 예측을 채택할 것인가?
기간: 입원 당일 환자 AI 보고서 검토 직후.
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일상적인 진료 업무 과정에서, 대형 언어 모델(LLM)은 각각의 비식별화된 환자 사례에 대해 잠재적인 RA 합병증을 예측하고, 가능한 합병증 및 공존 질환을 나열한 AI 보고서를 생성하는 데 사용됩니다.
예측된 상태를 확인하기 위해 추가 진단 검사가 제안됩니다.
AI 보고서를 검토한 후, 의사들은 5점 리커트 척도(1 = 완전히 동의하지 않음; 2 = 동의하지 않음; 3 = 중립; 4 = 동의; 5 = 완전히 동의)를 사용하여 각 질병 예측을 즉시 평가합니다.
평균 점수는 인지된 예측 정확도의 척도로 계산됩니다.
의사들은 또한 각 특정 질병 예측이 잠재적으로 채택되거나 감별 진단을 지원하는 데 사용될 수 있는지 여부를 표시합니다(이진: 0 또는 1).
긍정적인 채택 응답의 백분율은 잠재적 채택률 또는 채택 가능성의 척도로 계산됩니다.
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입원 당일 환자 AI 보고서 검토 직후.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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RA 합병증 진단은 GenAI 예측에 의해 실제로 어느 정도 영향을 받나요?
기간: 퇴원 시 최종 진단을 내린 직후.
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환자 퇴원 전에 의사는 최종 진단을 내리고 각 환자에 대해 GenAI 예측 정보가 영향을 미친 진단된 합병증이나 동반 질환을 기록합니다.
GenAI 예측이 최종 진단에 영향을 미친 사례의 비율은 AI가 일상적인 진단 관행에 미친 실제 영향을 측정하기 위해 계산됩니다.
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퇴원 시 최종 진단을 내린 직후.
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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 (실제)
2025년 10월 1일
기본 완료 (추정된)
2026년 2월 1일
연구 완료 (추정된)
2026년 6월 1일
연구 등록 날짜
최초 제출
2025년 9월 28일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2025년 12월 22일
처음 게시됨 (실제)
2025년 12월 24일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2025년 12월 24일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2025년 12월 22일
마지막으로 확인됨
2025년 12월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- 2025-201-KY
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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