Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wpływ sztucznej inteligencji generatywnej na diagnozę powikłań reumatoidalnego zapalenia stawów

22 grudnia 2025 zaktualizowane przez: Quan Jiang, Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

Wpływ generatywnej sztucznej inteligencji na diagnozowanie powikłań reumatoidalnego zapalenia stawów

Sztuczna inteligencja generatywna (GenAI) oparta na dużych modelach językowych (LLM) ma poprawić diagnozowanie i leczenie chorób autoimmunologicznych. Badamy, w jaki sposób GenAI może wpłynąć na diagnozowanie różnych powikłań reumatoidalnego zapalenia stawów (RZS). W badaniu retrospektywnym wykorzystującym elektroniczną dokumentację medyczną (EHR) pacjentów z RZS określimy stopień przyjęcia przez lekarzy prognoz GenAI dotyczących powikłań RZS i chorób współistniejących. W prospektywnym badaniu obserwacyjnym ocenimy wykonalność wykorzystania prognoz GenAI jako dodatkowych informacji klinicznych, aby pomóc lekarzom w postawieniu pełniejszych diagnoz powikłań RZS i chorób współistniejących, w tym złożonych, nietypowych lub rzadkich schorzeń.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

100

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

  • Nazwa: Quan Jiang Guang'anmen Hospital, China Academy of Chinese Medical Science
  • Numer telefonu: 010-88001942
  • E-mail: doctorjq@126.com

Lokalizacje studiów

  • Chiny
    • Beijing Municipality
      • Beijing, Beijing Municipality, Chiny, 100053
        • Rekrutacyjny
        • Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences
        • Kontakt:
        • Główny śledczy:
          • Quan Jiang, MD

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Dorośli mężczyźni i kobiety, pacjenci hospitalizowani z reumatoidalnym zapaleniem stawów (RZS), przyjęci do naszego Oddziału Reumatologii, którzy spełniają kryteria klasyfikacji i diagnostyczne reumatoidalnego zapalenia stawów Amerykańskiego Kolegium Reumatologii (ACR)/Europejskiej Ligi Przeciwreumatycznej (EULAR) z 2010 roku.

Opis

Kryteria włączenia:

  • Pacjenci z początkowym rozpoznaniem reumatoidalnego zapalenia stawów (RZS).
  • Wszyscy pacjenci z RZS w warunkach rzeczywistych przyjęci do naszego oddziału.
  • Przyjęcie w okresie badania danych rzeczywistych.

Kryteria wyłączenia:

  • Pacjenci, u których w trakcie badania potwierdzono brak RZS.

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

Kohorty i interwencje

Grupa / Kohorta
Interwencja / Leczenie
Grupa pacjentów z RZS korzystająca z raportów predykcyjnych generatywnej AI
Pacjenci hospitalizowani, u których nowo zdiagnozowano reumatoidalne zapalenie stawów w naszym oddziale reumatologii między 1 października 2025 a czerwcem 2026, zostaną włączeni do badania. Lekarze będą wykorzystywać przewidywania GenAI dotyczące potencjalnych powikłań RZS i chorób współistniejących, wraz z potwierdzającymi badaniami diagnostycznymi, jako dodatkowe dane wejściowe w procesie diagnostyki różnicowej.
Inny: Raport predykcji AI generatywnej dotyczący powikłań RA

Sztuczna inteligencja generatywna oparta na wielu dużych modelach językowych (LLM) jest wykorzystywana do przewidywania potencjalnych powikłań i współistniejących chorób u pacjentów z reumatoidalnym zapaleniem stawów, wykorzystując dane EHR dostępne przy przyjęciu. Lekarze wykorzystują te przewidywania AI jako dodatkowe informacje do dostosowania swoich planów diagnostycznych podczas diagnozy różnicowej. Wpływ tej interwencji na ostateczne diagnozy przy wypisie zostanie zmierzony.

Przed badaniem prospektywnym, przydatność raportów predykcyjnych generatywnej AI zostanie zweryfikowana przy użyciu zapisów EHR od retrospektywnych pacjentów z RZS.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Czy lekarze zaakceptują prognozy GenAI w diagnozowaniu powikłań RZS?
Ramy czasowe: Natychmiast po przejrzeniu raportu AI pacjenta w dniu przyjęcia.
W rutynowym procesie opieki, duże modele językowe (LLM) są wykorzystywane do przewidywania potencjalnych powikłań reumatoidalnego zapalenia stawów (RA) dla każdej anonimowej historii pacjenta i generowania raportu AI wymieniającego możliwe powikłania i współistniejące choroby. Sugerowane są dodatkowe badania diagnostyczne w celu weryfikacji przewidywanych stanów. Po zapoznaniu się z raportem AI, lekarze natychmiast oceniają każde przewidywanie choroby przy użyciu 5-punktowej skali Likerta (1 = całkowita niezgodność; 2 = niezgodność; 3 = neutralny; 4 = zgodność; 5 = całkowita zgodność). Średni wynik jest obliczany jako miara postrzeganej dokładności przewidywań. Lekarze wskazują również, czy każde konkretne przewidywanie choroby mogłoby potencjalnie zostać przyjęte lub wykorzystane do wsparcia diagnostyki różnicowej (binarne: 0 lub 1). Procent pozytywnych odpowiedzi dotyczących przyjęcia jest obliczany jako miara potencjalnego wskaźnika przyjęcia lub możliwości przyjęcia.
Natychmiast po przejrzeniu raportu AI pacjenta w dniu przyjęcia.

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
W jakim stopniu diagnozy powikłań RZS są faktycznie zależne od prognoz GenAI?
Ramy czasowe: Natychmiast po postawieniu ostatecznej diagnozy przy wypisie.
Przed wypisaniem pacjenta lekarze stawiają ostateczne diagnozy i rejestrują, które zdiagnozowane powikłania lub współistniejące choroby zostały pod wpływem informacji o predykcji GenAI dla każdego pacjenta. Procent przypadków, w których predykcje GenAI wpłynęły na ostateczną diagnozę, jest obliczany jako miara rzeczywistego wpływu AI na rutynową praktykę diagnostyczną.
Natychmiast po postawieniu ostatecznej diagnozy przy wypisie.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Guang'anmen Hospital of China Academy of Chinese Medical Sciences

Publikacje i pomocne linki

Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.

Przydatne linki

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)

1 października 2025

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 lutego 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 czerwca 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

28 września 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

22 grudnia 2025

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

24 grudnia 2025

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

24 grudnia 2025

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

22 grudnia 2025

Ostatnia weryfikacja

1 grudnia 2025

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • 2025-201-KY

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Tunisia

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj