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

Ocena dużych modeli AI w diagnostyce i leczeniu w rzeczywistych przypadkach: wieloośrodkowe badanie retrospektywne

26 stycznia 2026 zaktualizowane przez: First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

Ocena dużych modeli sztucznej inteligencji w diagnostyce i leczeniu w rzeczywistych przypadkach: wieloośrodkowe badanie retrospektywne

To wieloośrodkowe badanie retrospektywne ma na celu ocenę wydajności diagnostycznej i terapeutycznej trzech dużych modeli językowych – ChatGPT, Gemini i Deepseek – wykorzystując 800 zarchiwizowanych historii medycznych pacjentów hospitalizowanych z oddziałów urologii czterech szpitali trzeciego stopnia referencyjności. Badanie skupi się na dokładności i zastosowalności tych modeli w rozpoznawaniu chorób, wstępnej diagnozie oraz generowaniu zaleceń leczniczych, aby zbadać ich potencjalną wartość i ograniczenia we wspieraniu podejmowania decyzji klinicznych w rzeczywistych warunkach.

Przegląd badań

Status

Rekrutacyjny

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Obserwacyjny

Zapisy (Szacowany)

800

Kontakty i lokalizacje

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

Kontakt w sprawie studiów

Lokalizacje studiów

  • Chiny
      • Fuzhou, Chiny
        • Rekrutacyjny
        • The First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

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

  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Nie

Metoda próbkowania

Próbka bez prawdopodobieństwa

Badana populacja

Populacja badana została wybrana z następujących instytucji: Pierwszy Szpital Kliniczny Uniwersytetu Medycznego w Fujian, Drugi Szpital Kliniczny Uniwersytetu Medycznego w Fujian, Szpital Miejski w Shishi oraz Szpital Miejski w Shaowu

Opis

Kryteria włączenia:

  • Dane przypadków pochodzą z czterech szpitali uczestniczących w badaniu, z pełnymi i autentycznymi zapisami diagnozy i leczenia.
  • Pacjenci muszą mieć 18 lat lub więcej, bez ograniczeń dotyczących płci.
  • Kompletna dokumentacja medyczna, obejmująca następujące kluczowe informacje: podstawowe dane pacjenta, wywiad dotyczący obecnej choroby, przebyte choroby, badanie fizykalne oraz badania dodatkowe (w tym laboratoryjne i obrazowe).
  • Jasna diagnoza wypisowa i plan leczenia (w tym środki terapeutyczne i ustalenia dotyczące dalszej opieki).
  • Dokumentacja medyczna została zarchiwizowana, z obiektywnymi i dokładnymi informacjami, które nie zostały zmienione.
  • Pacjent lub jego przedstawiciel ustawowy udzielili świadomej zgody, wyrażając zgodę na wykorzystanie swoich zanonimizowanych danych medycznych do analizy badawczej.

Kryteria wyłączenia:

  • Dokumentacja medyczna z istotnymi brakami informacji, takimi jak kluczowe szczegóły kliniczne (wywiad dotyczący obecnej choroby, zapisy diagnostyczne lub dotyczące leczenia itp.).
  • Przypadki, w których diagnoza lub plan leczenia są niejasne, lub gdy leczenie nie zostało w pełni zakończone dla wstępnej diagnozy.
  • Przypadki, w których pierwotna diagnoza nie jest urologiczna.
  • Przypadki z poważnymi błędami lub niespójnościami w zapisach, które mogą wpłynąć na dalszą ocenę.
  • Dokumentacja medyczna w specjalnych formatach lub obrazy, które nie są czytelne (np. notatki odręczne, niestandardowa dokumentacja).
  • Pacjenci, którzy nie podpisali formularza świadomej zgody lub którzy odmawiają wykorzystania swoich danych medycznych do badań.

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

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność diagnostyczna: Oceniana za pomocą dokładności Top-1
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Top-1: Proporcja przypadków, w których pierwsza diagnoza modelu pokrywa się z prawdziwą diagnozą pierwotną.
Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Dokładność diagnostyczna: Oceniana za pomocą dokładności Top-3
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Top-3: Odsetek przypadków, w których prawidłowa diagnoza pojawia się wśród 3 najlepszych propozycji modelu.
Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Kompletność diagnostyczna
Ramy czasowe: Do ukończenia badania, średnio 3 miesiące
Proporcja diagnoz modelu, które pokrywają się ze wszystkimi diagnozami (pierwotnymi i wtórnymi) w przypadku.
Do ukończenia badania, średnio 3 miesiące
Jakość Diagnostyki Różnicowej
Ramy czasowe: Do ukończenia badania, średnio 3 miesiące
Oceniane przez ekspertów przy użyciu 5-punktowej skali Likerta, biorąc pod uwagę czynniki takie jak zakres powszechnych chorób, jasność logiczna i specyficzność
Do ukończenia badania, średnio 3 miesiące
Jakość Planu Leczenia
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Ocenia, czy sugestie leczenia modelu są zgodne z wytycznymi klinicznymi, oceniane przez ekspertów pod kątem kompletności, odpowiedniości i bezpieczeństwa.
Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Czas Analizy
Ramy czasowe: Przez cały okres badania, średnio 3 miesiące
5.Czas potrzebny modelowi AI na postawienie diagnozy i zaproponowanie leczenia (w sekundach), odzwierciedlający możliwość działania w czasie rzeczywistym.
Przez cały okres badania, średnio 3 miesiące

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

First Affiliated Hospital of Fujian Medical University

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 (Szacowany)

1 stycznia 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 kwietnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 czerwca 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

9 grudnia 2025

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

26 stycznia 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

30 stycznia 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

30 stycznia 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

26 stycznia 2026

Ostatnia weryfikacja

1 stycznia 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Słowa kluczowe

Dodatkowe istotne warunki MeSH

Inne numery identyfikacyjne badania

  • MRCTA,ECFAH of FMU[2025]902

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 .

Badania kliniczne na Ocena Dużego Modelu Językowego (ChatGPT, Gemini, DeepSeek)

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Burundi

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj