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Multi-Agent Collaborative ADR Prediction With Human-Machine Decision Comparison

2026년 9월 2일 업데이트: Hongmei Jing, Peking University Third Hospital

Multi-Agent Collaborative Framework for Adverse Drug Reaction Prediction: Evidence-Based Verification and Human-Machine Decision Comparative Study

This study develops a multi-agent collaborative prediction model to forecast adverse drug reactions using real-world clinical medical records. It validates model performance via evidence-based data and compares decision outputs between the AI model and clinical physicians, aiming to improve early identification of drug adverse events. Only de-identified historical medical data will be analyzed; no new clinical interventions will be conducted, with no additional risks to participants.

연구 개요

상태

모병

정황

개입 / 치료

다른: Retrospective medical record data analysis only, no clinical intervention

상세 설명

This observational study first retrospectively collects desensitization cases related to adverse drug reactions to construct a predictive model, and then prospectively enrolls patients to evaluate model efficacy and conduct comparative research with expert blind assessment.

연구 유형

관찰

등록 (추정된)

20000

연락처 및 위치

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

연구 연락처

이름: Weilong Zhang
전화번호: 010-82266782
이메일: zhangwl2012@126.com

연구 장소

중국
- - Beijing, 중국
    - 아직 모집하지 않음
    - Peking University Third Hospital
- Beijing Municipality
  - Beijing, Beijing Municipality, 중국
    - 모병
    - Peking University Third Hospital
    - 연락하다:
      
      Hongmei Jing, Dr.
      
      전화번호: 010-82266782
      
      이메일: hongmeijing@bjmu.edu.cn

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

This study includes two types of research subjects:

Retrospective de-identified adverse drug reaction (ADR) medical records: A total of 253 ADR consultation cases covering anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs and digestive system drugs. Each case contains complete medical history, medication records, ADR occurrence process and clinical outcome data, as well as at least one clinically confirmed definite ADR event.

Clinical evaluators: 20 licensed physicians or pharmacists holding intermediate or higher professional titles, with clinical pharmacy practice and regular participation in hospital ADR monitoring and consultation work.

설명

Inclusion Criteria:

Cases shall involve drug categories including anti-infectives, cardiovascular agents, anti-tumor drugs, central nervous system drugs, digestive system drugs, etc. Each case must contain at least one definite adverse drug reaction (ADR) event, with complete supporting documentation (medical history, medication history, ADR occurrence process, and clinical outcome).

Exclusion Criteria:

Cases with incomplete supporting documentation lacking medical history, medication history, ADR occurrence process or clinical outcome.
Cases only with suspected or possible ADRs without definite clinical confirmation.

공부 계획

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

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정	기간
Coverage rate of known ADRs 기간: Up to 8 weeks	Up to 8 weeks
Objective question accuracy 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks
Concordance rate of predicted unknown ADRs 기간: Up to 8 weeks	Up to 8 weeks
Expert-rated subjective answer quality 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks

2차 결과 측정

결과 측정	기간
Subgroup differences in ADR recognition coverage rate 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks
Inter-rater consistency 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks
Subgroup differences in answer quality score 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks
Rater acceptance scale score 기간: Up to 24 weeks	Up to 24 weeks

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

Peking University Third Hospital

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 6월 19일

기본 완료 (추정된)

2027년 6월 19일

연구 완료 (추정된)

2027년 12월 19일

연구 등록 날짜

최초 제출

2026년 8월 18일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2026년 9월 2일

처음 게시됨 (실제)

2026년 9월 9일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)