입원 병력에서 관상동맥 증후군 아형 분류를 위한 프라이버시 보호 OCR-LLM 시스템: 중국과 미국에서의 다기관 검증 (OCR-LLM-CHD)
2026년 2월 27일 업데이트: China National Center for Cardiovascular Diseases
이질적인 전자의무기록 시스템 간 입원 시 병력 소견을 활용한 네 가지 아형 관상동맥 증후군 분류를 위한 개인정보 보호 OCR-LLM 파이프라인의 개발 및 다기관 검증
이 연구는 입원 시 주호소(HPI) 기록을 구조화된 관상동맥증후군 하위유형(STEMI, NSTEMI, 불안정 협심증, 만성 관상동맥증후군)으로 변환하는 개인정보 보호 OCR-LLM 파이프라인을 개발 및 검증합니다.
시스템은 먼저 로컬에 배포된 OCR을 사용하여 비식별화된 HPI 이미지에서 텍스트를 추출한 다음, 고정된 진단 프롬프트가 포함된 대규모 언어 모델을 적용하여 하위유형 분류 및 증거를 생성합니다.
성능은 내부 검증 코호트 및 다양한 외부 데이터셋(이질적인 EHR 템플릿, 응급실 사례, MIMIC-IV의 영어 데이터셋 포함)에서 평가됩니다.
임상의 사용성 연구는 도구 지원 유무에 따른 진단 정확도 및 시간 변화를 평가합니다.
연구 개요
상태
아직 모집하지 않음
정황
연구 유형
관찰
등록 (추정된)
10
연락처 및 위치
이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.
연구 연락처
- 이름: Xiaojin Gao, Dr
- 전화번호: +86010 88322415
- 이메일: sophie_gao@sina.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
해당 없음
샘플링 방법
확률 샘플
연구 인구
연구 대상 모집단은 (1) 비식별화된 임상 진료 기록과 (2) 사용성 테스트를 위한 의사 참가자를 포함합니다.
기록 기반 코호트의 경우, 적격한 진료 기록에는 4단계 관동맥 증후군 하위 유형 분류(예: STEMI, NSTEMI, 불안정 협심증, 만성 관동맥 증후군)에 충분한 입원/방문 주증상 병력(HPI) 기록(텍스트 또는 이미지 유래 텍스트)이 포함되어야 합니다.
기록은 진료 수준에서 분석되며 다섯 가지 데이터셋 기반 코호트(내부 검증, 다기관 외부 검증, 응급실 외부 검증, 영어 EHR 외부 검증, 임상의 사용성)로 구성됩니다.
참조 라벨은 사전 지정된 임상 판정 과정을 통해 할당됩니다.
설명
포함 기준: 입원 HPI에 증상을 문서화한 병원 방문 기록
2a4afaef-9dc1-47fc-874f-9dffaf7…
관상동맥 증후군 하위 유형 분류에 관련된 내용.
심사로 네 가지 목표 하위 유형(STEMI, NSTEMI, UA, CCS) 중 하나를 할당할 수 있는 충분한 문서가 있는 사례.
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제외 기준: 하위 유형이 불분명하거나 불완전/불확실한 시간 정보로 인해 골드 스탠더드 할당이 불가능한 경우.
선별 후 입원의 주된 이유가 비관상동맥성 심장질환인 경우(MIMIC-IV 코호트 대상).
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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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내부 개발 및 검증 코호트
모델 개발 및 내부 검증에 사용된 후향적 코호트.
입력은 AIM-CHD 데이터셋의 비식별화된 입원 HPI 기록(이미지 또는 텍스트)입니다.
전문가 심사는 4단계 관동맥 증후군 하위 분류(STEMI, NSTEMI, 불안정 협심증, 만성 관동맥 증후군)에 대한 기준 표준 레이블을 제공합니다.
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광학 문자 인식(OCR), 최적화된 프롬프트 엔지니어링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 임상 데이터 관리 워크플로우입니다.
이 시스템은 비정형 입원/응급실 기록(주로 입원 시 현재 병력 및 관련 서술 텍스트)을 처리하여 사전 지정된 주요 임상 지표(예: 좌심실 박출률, 관상동맥 증후군 하위 유형, 약물)를 추출하고, 사례를 사전 지정된 관상동맥 질환 범주(예: 불안정형 협심증, STEMI, NSTEMI, 만성 관상동맥 증후군)로 분류합니다.
이 워크플로우는 구조화된 필드와 근거 문구를 포함한 분류 결과를 출력합니다.
경험이 풍부한 임상 의사가 환자의 의무 기록을 검토하고, 일상적인 임상 판단과 문서 검토를 통해 동일하게 사전 지정된 임상 지표와 관상동맥 질환 범주를 추출하는 표준 수동 절차입니다.
이 수동 추출은 자동화된 OCR-Prompt-LLM 워크플로우와 비교하여 진단 정확도, 완전성 및 운영 효율성을 평가하기 위한 인간의 벤치마크 역할을 합니다.
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다기관 외부 검증 코호트
이질적인 EHR 템플릿과 문서 스타일을 가로질러 외부 검증에 사용된 후향적 다기관 코호트 연구.
비식별화된 입원 HPI 기록은 동일한 OCR-LLM 파이프라인을 통해 처리되며, 예측 결과는 전문가가 심의한 참조 라벨과 비교되어 일반화 가능성을 평가합니다.
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광학 문자 인식(OCR), 최적화된 프롬프트 엔지니어링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 임상 데이터 관리 워크플로우입니다.
이 시스템은 비정형 입원/응급실 기록(주로 입원 시 현재 병력 및 관련 서술 텍스트)을 처리하여 사전 지정된 주요 임상 지표(예: 좌심실 박출률, 관상동맥 증후군 하위 유형, 약물)를 추출하고, 사례를 사전 지정된 관상동맥 질환 범주(예: 불안정형 협심증, STEMI, NSTEMI, 만성 관상동맥 증후군)로 분류합니다.
이 워크플로우는 구조화된 필드와 근거 문구를 포함한 분류 결과를 출력합니다.
경험이 풍부한 임상 의사가 환자의 의무 기록을 검토하고, 일상적인 임상 판단과 문서 검토를 통해 동일하게 사전 지정된 임상 지표와 관상동맥 질환 범주를 추출하는 표준 수동 절차입니다.
이 수동 추출은 자동화된 OCR-Prompt-LLM 워크플로우와 비교하여 진단 정확도, 완전성 및 운영 효율성을 평가하기 위한 인간의 벤치마크 역할을 합니다.
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응급실 외부 검증 코호트
실제 응급실 워크플로우를 반영한 후향적 코호트.
비식별화된 응급실 내원 주관적·객관적 정보 기록은 시간에 민감하고 정보가 제한된 조건에서 모델 성능을 평가하고 응급실 기록의 다양성에 대한 견고성을 평가하는 데 사용됩니다.
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광학 문자 인식(OCR), 최적화된 프롬프트 엔지니어링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 임상 데이터 관리 워크플로우입니다.
이 시스템은 비정형 입원/응급실 기록(주로 입원 시 현재 병력 및 관련 서술 텍스트)을 처리하여 사전 지정된 주요 임상 지표(예: 좌심실 박출률, 관상동맥 증후군 하위 유형, 약물)를 추출하고, 사례를 사전 지정된 관상동맥 질환 범주(예: 불안정형 협심증, STEMI, NSTEMI, 만성 관상동맥 증후군)로 분류합니다.
이 워크플로우는 구조화된 필드와 근거 문구를 포함한 분류 결과를 출력합니다.
경험이 풍부한 임상 의사가 환자의 의무 기록을 검토하고, 일상적인 임상 판단과 문서 검토를 통해 동일하게 사전 지정된 임상 지표와 관상동맥 질환 범주를 추출하는 표준 수동 절차입니다.
이 수동 추출은 자동화된 OCR-Prompt-LLM 워크플로우와 비교하여 진단 정확도, 완전성 및 운영 효율성을 평가하기 위한 인간의 벤치마크 역할을 합니다.
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영어 EHR 외부 검증 코호트
공개된 비식별화된 MIMIC-IV 데이터베이스에서 도출된 후향적 코호트입니다.
영어 입원 기록/HPI 텍스트를 사용하여, 프로토콜에 사전 지정된 대로 중재/구조화된 진단 매핑을 통해 도출된 참조 라벨에 대해 동일한 분류 프롬프트와 후처리 규칙의 교차 언어 전이성 및 성능을 평가합니다. |
광학 문자 인식(OCR), 최적화된 프롬프트 엔지니어링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 임상 데이터 관리 워크플로우입니다.
이 시스템은 비정형 입원/응급실 기록(주로 입원 시 현재 병력 및 관련 서술 텍스트)을 처리하여 사전 지정된 주요 임상 지표(예: 좌심실 박출률, 관상동맥 증후군 하위 유형, 약물)를 추출하고, 사례를 사전 지정된 관상동맥 질환 범주(예: 불안정형 협심증, STEMI, NSTEMI, 만성 관상동맥 증후군)로 분류합니다.
이 워크플로우는 구조화된 필드와 근거 문구를 포함한 분류 결과를 출력합니다.
경험이 풍부한 임상 의사가 환자의 의무 기록을 검토하고, 일상적인 임상 판단과 문서 검토를 통해 동일하게 사전 지정된 임상 지표와 관상동맥 질환 범주를 추출하는 표준 수동 절차입니다.
이 수동 추출은 자동화된 OCR-Prompt-LLM 워크플로우와 비교하여 진단 정확도, 완전성 및 운영 효율성을 평가하기 위한 인간의 벤치마크 역할을 합니다.
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의사 사용성 코호트
전향적 사용성 평가 코호트.
의사는 입원 HPI 사례를 사용하여 구조화된 관상동맥증후군 하위유형 분류 작업을 완료합니다.
결과에는 진단 정확도와 완료 시간이 포함되며, 참가자 내 비교는 사전 지정된 대로 도구 미사용 조건과 도구 사용 조건 간에 수행될 수 있습니다.
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광학 문자 인식(OCR), 최적화된 프롬프트 엔지니어링 및 대규모 언어 모델(LLM)을 통합한 자동화된 임상 데이터 관리 워크플로우입니다.
이 시스템은 비정형 입원/응급실 기록(주로 입원 시 현재 병력 및 관련 서술 텍스트)을 처리하여 사전 지정된 주요 임상 지표(예: 좌심실 박출률, 관상동맥 증후군 하위 유형, 약물)를 추출하고, 사례를 사전 지정된 관상동맥 질환 범주(예: 불안정형 협심증, STEMI, NSTEMI, 만성 관상동맥 증후군)로 분류합니다.
이 워크플로우는 구조화된 필드와 근거 문구를 포함한 분류 결과를 출력합니다.
경험이 풍부한 임상 의사가 환자의 의무 기록을 검토하고, 일상적인 임상 판단과 문서 검토를 통해 동일하게 사전 지정된 임상 지표와 관상동맥 질환 범주를 추출하는 표준 수동 절차입니다.
이 수동 추출은 자동화된 OCR-Prompt-LLM 워크플로우와 비교하여 진단 정확도, 완전성 및 운영 효율성을 평가하기 위한 인간의 벤치마크 역할을 합니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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전체 분류 정확도
기간: 1개월
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시간 범위: 데이터 세트 평가 완료 시까지 (내부 + 외부 코호트) 설명: 전문가가 판정한 기준과 비교하여 올바른 하위 유형(STEMI/NSTEMI/UA/CCS)을 가진 사례의 비율. |
1개월
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공동 작업자 및 조사자
여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 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)
2026년 2월 28일
기본 완료 (추정된)
2026년 3월 8일
연구 완료 (추정된)
2026년 3월 8일
연구 등록 날짜
최초 제출
2026년 2월 27일
QC 기준을 충족하는 최초 제출
2026년 2월 27일
처음 게시됨 (실제)
2026년 3월 4일
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
2026년 3월 4일
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
2026년 2월 27일
마지막으로 확인됨
2026년 2월 1일
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
추가 관련 MeSH 약관
기타 연구 ID 번호
- CAD-LLM-002
- Sponsor (기타 보조금/기금 번호: China National Center for Cardiovascular Diseases)
개별 참가자 데이터(IPD) 계획
개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?
아니요
IPD 계획 설명
참여 기관(부와이병원 및 하위 센터)의 데이터 관리 정책을 준수하고 환자의 개인정보를 보호하기 위해, 개별 참가자 데이터는 공개되지 않습니다.
그러나 집계된 연구 결과와 통계 분석은 최종 논문에 포함될 것입니다.
약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
아니
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
아니
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