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

Randomizowane badanie wsparcia telemedycyny opartej na sztucznej inteligencji dla lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej w Salwadorze

13 lutego 2026 zaktualizowane przez: Hospital El Salvador

Pragmatyczne Randomizowane Badanie Kliniczne Wspomaganej Sztuczną Inteligencją Telemedycyny w celu Poprawy Dokładności Diagnostycznej wśród Lekarzy Podstawowej Opieki Zdrowotnej w Salwadorze

Celem tego badania klinicznego jest sprawdzenie, czy dostęp do asystenta wspomagania decyzji klinicznych opartego na sztucznej inteligencji (AI) może poprawić dokładność diagnostyczną podczas rzeczywistych konsultacji telemedycznych wśród lekarzy podstawowej opieki zdrowotnej w Salwadorze.

Główne pytania, na które ma odpowiedzieć badanie, to:

  • Czy dostęp do asystenta AI zwiększa odsetek prawidłowych diagnoz w porównaniu z telemedycyną bez pomocy AI?
  • Czy efekt działania asystenta AI różni się w zależności od wcześniejszego doświadczenia lekarza w korzystaniu z AI w telemedycynie?

Badacze porównają lekarzy z włączonym asystentem AI z lekarzami z tymczasowo wyłączonym asystentem AI, aby sprawdzić, czy dostęp do AI poprawia dokładność diagnostyczną.

Uczestnicy (lekarze) będą:

  • Prowadzić konsultacje telemedyczne jako część swoich rutynowych obowiązków klinicznych.
  • Zostaną losowo przydzieleni do grupy z włączonym lub wyłączonym asystentem AI na czas trwania badania.
  • Kontynuować dokumentowanie spotkań klinicznych na platformie elektronicznej, jak zwykle.
  • Mieć swoje anonimowe notatki z konsultacji przejrzane przez niezależny panel ekspertów w celu określenia dokładności diagnostycznej.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Interwencja / Leczenie

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

180

Faza

  • Nie dotyczy

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

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

Opis

Kryteria włączenia:

  • Musi być lekarzem zatrudnionym w programie telemedycyny DoctorSV
  • Musi wyrazić pisemną świadomą zgodę na udział w badaniu
  • Konsultacje muszą dotyczyć ostrych patologii układu pokarmowego, oddechowego lub moczowego, lub ostrych zakażeń okulistycznych możliwych do leczenia w podstawowej opiece zdrowotnej
  • Konsultacja musi być pierwszym kontaktem medycznym (pierwszą wizytą) w obecnym ostrym epizodzie
  • Stan musi odpowiadać określonym kodom ICD-11 zdefiniowanym w protokole badania

Kryteria wyłączenia:

  • Lekarze nieaktywni na platformie przez ponad 4 kolejne tygodnie
  • Lekarze przechodzący na inne formy pracy niż telemedycyna lub redukujący czas pracy do mniej niż 20 godzin tygodniowo
  • Lekarze, których umowa o pracę wygasa (rezygnacja, zwolnienie lub zakończenie umowy) w okresie zbierania danych
  • Konsultacje zaklasyfikowane przez lekarza jako wymagające natychmiastowej osobistej uwagi
  • Konsultacje wymagające skierowania na inny poziom opieki lub do specjalisty w celu ostatecznego postępowania
  • Konsultacje przerwane lub niekompletne z powodu problemów z łącznością lub awarii systemu
  • Konsultacje wyłącznie w celach administracyjnych (np. zaświadczenia, powtórzone recepty bez oceny klinicznej)
  • Konsultacje będące wizytami kontrolnymi lub kontrolami dla wcześniej ocenionego epizodu

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

  • Główny cel: Diagnostyczny
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Podwójnie

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: AI Wyłączone (Standardowa Telemedycyna)
Lekarze w tym ramieniu będą przeprowadzać konsultacje telemedyczne z tymczasowo wyłączonymi funkcjami asystenta AI. Będą wykonywać standardowy proces kliniczny bez automatycznego wsparcia w zakresie zbierania wywiadu lub sugestii diagnostycznych. To ramię reprezentuje usunięcie narzędzia AI w celu zmierzenia jego wpływu.
Inny: Standardowy Przepływ Pracy Telemedycyny (Bez SI)
Standardowa konsultacja podstawowej opieki zdrowotnej za pośrednictwem wideorozmowy bez pomocy narzędzi sztucznej inteligencji. Lekarze polegają wyłącznie na własnej ocenie klinicznej i ręcznej dokumentacji bez automatycznych podsumowań lub podpowiedzi diagnostycznych.
Aktywny komparator: Wspomagane sztuczną inteligencją (Telemedycyna z asystą AI)
Lekarze w tym ramieniu będą przeprowadzać konsultacje telemedyczne z pełnym dostępem do asystenta AI DoctorSV.
Urządzenie: DoktorSV Asystent AI

Narzędzie AI zintegrowane z platformą telemedycyny, oparte na dużych modelach językowych (LLM) Google Gemini. System działa za pomocą dwóch modułów:

(1) asystenta historii klinicznej, który wspiera strukturalną dokumentację informacji o pacjencie w czasie rzeczywistym oraz (2) narzędzia prediagnostycznego, które analizuje udokumentowane dane kliniczne, aby generować sugestie diagnostyki różnicowej do rozważenia przez lekarza. Model wykorzystuje kontekstowe podpowiedzi, aby zapewnić, że sugestie są kulturowo i klinicznie odpowiednie dla Salwadoru.

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Dokładność diagnostyczna
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, ~ 12-16 tygodni
Proporcja konsultacji, w których główna diagnoza odnotowana przez lekarza uczestniczącego w badaniu zgadza się z referencyjną diagnozą „złotego standardu”. Diagnoza referencyjna jest ustalana przez panel trzech niezależnych, zaślepionych ekspertów oceniających anonimowe notatki kliniczne. Diagnoza jest uznawana za „poprawną” (wartość = 1), jeśli zgadza się z diagnozą referencyjną w obrębie tej samej klinicznie równoważnej grupy diagnostycznej; w przeciwnym razie uznaje się ją za „niepoprawną” (wartość = 0). Analiza porówna proporcję poprawnych diagnoz między grupami z włączoną i wyłączoną funkcją sztucznej inteligencji.
Do zakończenia badania, ~ 12-16 tygodni

Miary wyników drugorzędnych

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Zgodność diagnostyczna
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni
Poziom zgodności między diagnozą lekarza a diagnozą referencyjną eksperta, mierzony za pomocą współczynnika kappa Cohena. Miara ta ocenia wiarygodność diagnoz wykraczającą poza prostą zgodność procentową, uwzględniając zgodność występującą przypadkowo.
Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni
Dokładność diagnostyczna rozwarstwiona według poziomu doświadczenia lekarza
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni
Ocena dokładności diagnostycznej (odsetek prawidłowych diagnoz) porównana między podgrupami lekarzy z „Wysokim Doświadczeniem” (≥1 rok w programie lub ≥20 konsultacji) a „Niskim Doświadczeniem” (<1 rok w programie lub <20 konsultacji).
Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni
Dokładność diagnostyczna stratyfikowana według systemu klinicznego
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni.
Proporcja prawidłowych diagnoz podzielona według układu fizjologicznego patologii: oddechowy, pokarmowy, moczowy lub okulistyczny.
To kryterium ocenia, czy wydajność lub użyteczność SI różni się w zależności od konkretnego typu schorzenia klinicznego.
Do zakończenia badania, ~12-16 tygodni.

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Sponsor

Hospital El Salvador

Śledczy

  • Główny śledczy: Manuel Bello, MD, Hospital Nacional El Salvador

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 lutego 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

1 sierpnia 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

1 sierpnia 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

6 lutego 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

6 lutego 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

12 lutego 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

17 lutego 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

13 lutego 2026

Ostatnia weryfikacja

1 lutego 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • CNEIS/2025/32

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Dane nie będą wysyłane ani udostępniane serwerom zewnętrznym w stosunku do tych używanych przez platformę DoctorSV, aby zapewnić bezpieczeństwo i prywatność uczestników (lekarzy) oraz pacjentów. Dane są ograniczone do zespołu badawczego i konkretnych celów tego badania.

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 Standardowy Przepływ Pracy Telemedycyny (Bez SI)

Wyszukaj podobne próby

Sponsorzy i współpracownicy

Warunki medyczne

Interwencje lekowe

CROs by country

CROs in Rwanda

Warunki

Rzadkie choroby

Interwencje lekowe

Suplementy diety

Sponsor / Współpracownicy

Lokalizacje

Subskrybuj