Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Multi-center Validation Study of a Large Language Model-based Intelligent Agent for Blood Cell Analysis

24 mei 2026 bijgewerkt door: Ming Guan, Huashan Hospital

I. Study Background: Currently, in most medical institutions, the review of blood cell analysis still heavily relies on manual verification by laboratory staff. This process requires a comprehensive analysis of instrument parameters, alarm flags, historical comparison results, and, when necessary, microscopic examination. However, with the increasing volume of test samples and the high concentration of review tasks during peak hours, the traditional manual review model increasingly shows problems such as prolonged turnaround time (TAT), uneven workload distribution, and decreased consistency in reviews. In recent years, intelligent review systems based on Large Language Models (LLM) have shown potential in analyzing abnormal results and stratifying sample risks by integrating preset rules, clinical diagnostic information, and multi-dimensional laboratory data, which is expected to optimize the review workflow.

II. Study Objective: To evaluate the difference in overall sample review turnaround time between the experimental process and the control process during the formal study phase, and to test its superiority.

III. Subjects: The investigators need to recruit approximately 20,000 subjects, regardless of age or gender.

IV. Study Procedures: If participants agree to participate in the study, participants only need to allow us to use participants test results after participants have completed your routine blood test (CBC).

V. Risks and Benefits:

  1. Risks: This study poses no risk to the subjects. The investigators only use the result data of patients after participants have had their routine blood test; there is no need for patients to undergo additional blood draws.
  2. Benefits: It will shorten the turnaround time for routine blood test results and share the workload of doctors in reviewing these results.

VI. Privacy: All of participants information will be kept strictly confidential and will only be used for this scientific research.

Studie Overzicht

Toestand

Nog niet aan het werven

Interventie / Behandeling

Studietype

Observationeel

Inschrijving (Geschat)

20000

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Kind
  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Ja

Bemonsteringsmethode

Niet-waarschijnlijkheidssteekproef

Studie Bevolking

The study subjects were consecutive individuals undergoing routine blood tests at each center, with no restrictions on gender or age. After inclusion, samples entered the corresponding review process based on the study week, with preliminary and secondary reviews conducted by predefined workflows and qualified personnel, respectively.

Beschrijving

Inclusion Criteria:

  • Subjects who underwent routine blood tests in the outpatient, emergency, or inpatient departments of the participating centers during the study period.

Corresponding samples must have complete instrument results, review trails, and report timestamp records.

Approved for inclusion by the Ethics Committee.

Exclusion Criteria:

  • Samples collected during periods of instrument malfunction or interface transmission anomalies.

Missing key research data, particularly samples where the final review conclusion or key timestamps cannot be confirmed.

Subjects or their legal representatives explicitly refuse to participate in the study.

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

Cohorten en interventies

Groep / Cohort
Interventie / Behandeling
LLM-Assisted Review Group

This study introduces an intelligent auxiliary review system based on a medical Large Language Model (LLM), aimed at optimizing the traditional CBC report review process. The core functions and intervention mechanisms are as follows:

Multi-source Data Integration: The system integrates seamlessly with the Laboratory Information System (LIS) to automatically retrieve patient demographics (age, sex), current CBC indices, historical results, and clinical diagnoses.

Deep Analysis and Anomaly Detection: Unlike traditional rule-based auto-verification, this system leverages the reasoning capability of LLMs to perform multidimensional clinical logic checks. It identifies out-of-range values and interprets their clinical significance by combining them with patient history (e.g., distinguishing physiological fluctuations from pathological changes).

Standard Manual Review Group

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Tijdsspanne
Overall Report Turnaround Time
Tijdsspanne: one year
one year

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Geschat)

14 mei 2026

Primaire voltooiing (Geschat)

31 augustus 2027

Studie voltooiing (Geschat)

31 augustus 2027

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

19 mei 2026

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

19 mei 2026

Eerst geplaatst (Werkelijk)

26 mei 2026

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

28 mei 2026

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

24 mei 2026

Laatst geverifieerd

1 mei 2026

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Andere studie-ID-nummers

  • KY2026-084

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren