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대규모 언어 모델을 이용한 신경학적 증례의 의사 진단

2026년 1월 28일 업데이트: Ji Xunming,MD,PhD, Capital Medical University

대규모 언어 모델을 활용한 신경학적 사례의 의사 진단: 무작위 대조 시험

이 연구는 전통적인 지원과 비교하여 대규모 언어 모델(LLM) 지원이 의사의 진단 성과를 향상시키는지 평가하는 것을 목표로 하는 전향적 무작위 대조 시험입니다.

연구 개요

상태

완전한

정황

개입 / 치료

상세 설명

연구 대상은 신경학 훈련을 최소 2년 이상 마친 면허 의사들로 구성됩니다. 참가자들은 1:1 비율로 무작위로 LLM 지원 그룹 또는 기존 지원 그룹에 배정됩니다. LLM 지원 그룹에서는 의사들이 내부 LLM의 도움을 받으며 최종 진단을 제출하기 전에 기존 자원(예: 검색 엔진, UpToDate, 또는 임상 지침)을 사용할 수 있습니다. 다른 LLM에 대한 접근은 허용되지 않습니다. 기존 지원 그룹에서는 의사들이 연구 기간 동안 내부 LLM이나 다른 LLM에 접근하지 않고 오직 기존 자원만 사용합니다. 주요 결과는 상위 1 진단 정확도입니다. 부차적 결과에는 상위 3 진단 정확도, 각 사례 완료에 필요한 시간, 그리고 의사들의 진단 확신도가 포함됩니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

40

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

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

연구 장소

  • 중국
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100053
        • Xuanwu Hospital Capital Medical University
      • Beijing, Beijing Municipality, 중국, 100000
        • Beijing Luhe Hospital Affiliated to Capital Medical University
    • Henan
      • Nanyang, Henan, 중국, 473000
        • Nanyang Central Hospital

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

예

설명

포함 기준:

  • 신경학 교육을 최소 2년 이상 이수한 면허 의사.
  • 연구에 참여할 의사가 있으며 서면 동의서를 제공할 수 있는 경우.

제외 기준:

  • 본 연구에 사용된 자체 LLM 개발 또는 데이터셋 구축에 이전에 참여한 의사.
  • 본 연구의 사례 데이터셋 구축에 사용된 환자의 임상 치료에 관여한 의사.
  • 본 연구에 사용된 특정 사례를 이전에 검토하거나 접한 것으로 알려진 의사.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 하나의

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: LLM 지원 그룹
의사들은 내부 LLM의 도움을 받으며 기존의 자료를 사용할 수 있습니다. 다른 LLM에 대한 접근은 허용되지 않습니다.
다른: LLM 지원
의사들은 내부 대규모 언어 모델의 도움을 받으며 기존 자원 사용이 허용됩니다. 다른 모든 LLM 접근은 허용되지 않습니다.
간섭 없음: 대조군 지원 그룹
의사는 전통적인 자원만을 사용하며, 연구 기간 중 어느 시점에서도 내부 LLM이나 다른 LLM에 접근할 수 없습니다.

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Top-1 진단 정확도
기간: 기준선
의사의 최종 1순위 진단이 기준 진단과 일치하거나 신경과 의사가 동등하다고 판단한 임상적으로 유사한 진단과 일치하는 경우 Top-1 진단은 정확한 것으로 간주됩니다.
기준선

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
Top-3 진단 정확도
기간: 기준선
참조 진단이나 신경과 전문의가 동등하다고 판단한 임상적으로 유사한 진단이 의사의 최종 진단 상위 3개 안에 포함되는 경우, 상위 3개 진단을 올바른 것으로 간주합니다.
기준선
진단에 소요된 시간
기간: 기준선
참가자가 사례당 소요하는 시간.
기준선
진단 신뢰도
기간: 기준선
의사의 진단 확신도는 5점 리커트 척도(1=매우 불확실함, 5=매우 확실함)를 사용하여 측정됩니다.
기준선

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Capital Medical University

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)

2026년 1월 17일

기본 완료 (실제)

2026년 1월 28일

연구 완료 (실제)

2026년 1월 28일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 12월 1일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 1월 8일

처음 게시됨 (실제)

2026년 1월 15일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 1월 29일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 1월 28일

마지막으로 확인됨

2026년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • LLM-001

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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