- ICH GCP
- Rejestr badań klinicznych w USA
- Badanie kliniczne NCT07491068
Dokładność i skuteczność podsumowań przebiegu szpitalnego tworzonych przez duże modele językowe (CLEAN)
25 marca 2026 zaktualizowane przez: Martin Janičko, Pavol Jozef Safarik University
Bezpieczeństwo i wpływ na przepływ pracy podsumowań przebiegu hospitalizacji wspomaganych przez duże modele językowe: Protokół randomizowanego, zaślepionego dla oceniającego badania nieróżniącego się
Tło: Lekarze na całym świecie mierzą się z rosnącym obciążeniem administracyjnym, które odciąga czas od bezpośredniej opieki nad pacjentami. Wśród zadań związanych z dokumentacją szpitalną, tworzenie podsumowań przebiegu hospitalizacji jest szczególnie czasochłonne i kluczowe dla bezpiecznych przejść w opiece. Duże modele językowe (LLM) wykazały potencjał w generowaniu tekstów klinicznych; jednak solidne dowody z randomizowanych, zaślepionych dla oceniających badań przeprowadzonych w rutynowej praktyce szpitalnej pozostają ograniczone. Cele: Badanie CLEAN ma na celu ocenę, czy wspomagane przez LLM, redagowane przez specjalistów generowanie podsumowań przebiegu hospitalizacji jest niegorsze pod względem bezpieczeństwa w porównaniu ze standardową dokumentacją pisaną przez klinicystów w rutynowej opiece stacjonarnej. Cele drugorzędne obejmują ocenę niegorszości dla podsumowań redagowanych przez rezydentów oraz nieedytowanych podsumowań wygenerowanych przez LLM. Dodatkowe cele to ocena jakości podsumowań w zdefiniowanych domenach, ilościowe określenie czasu dokumentacji przez lekarzy, ocena stabilności generowania przez LLM, pomiar wdrożenia przez klinicystów po fazie randomizowanej oraz zbadanie między-, wewnątrzobserwacyjnej i test-retest rzetelności ocen eksperckich. Metody: Jest to jednoośrodkowe, dwukampusowe, eksploracyjne, randomizowane, kontrolowane badanie niegorszości przeprowadzone w szpitalu uniwersyteckim trzeciego stopnia referencyjności. Kolejne wypisy szpitalne z wielu oddziałów klinicznych są randomizowane 1:1 do albo przepływu pracy dokumentacji wspomaganego przez LLM, albo standardowego ręcznego autorstwa. Interwencja integruje lokalny LLM z równoległym szpitalnym systemem informacyjnym, generując robocze podsumowania przebiegu hospitalizacji z kompletnej, nieselekcjonowanej dokumentacji klinicznej, które lekarze mogą przejrzeć i edytować przed finalizacją. Bezpieczeństwo, wynik pierwszorzędny, zdefiniowane jako obecność wszystkich istotnych informacji i brak nieprawidłowych/zhalucynowanych informacji, jest oceniane przez komisję rozstrzygającą zaślepioną co do przepływu pracy dokumentacji. Wyniki drugorzędne obejmują trafność treści, efektywność przepływu pracy, stabilność generowania, wdrożenie przez klinicystów po badaniu oraz metryki rzetelności. Wymagane jest łącznie 786 epizodów wypisów, aby ocenić niegorszość przy użyciu z góry określonego marginesu 5 punktów procentowych. Etyka i upowszechnienie: Badanie będzie przeprowadzone zgodnie z Deklaracją Helsińską, Dobrą Praktyką Kliniczną oraz Ogólnym Rozporządzeniem o Ochronie Danych. Zostanie ubiegane się o odstąpienie od świadomej zgody z powodu minimalnego ryzyka i wyłącznego wykorzystania rutynowych danych klinicznych. Wyniki zostaną upowszechnione poprzez publikację w recenzowanym czasopiśmie oraz zaangażowanie interesariuszy opieki zdrowotnej.
Przegląd badań
Status
Jeszcze nie rekrutacja
Warunki
Szczegółowy opis
Światowa Organizacja Zdrowia zidentyfikowała poważny globalny kryzys kadr medycznych, szacując, że w 2020 roku na całym świecie brakowało około 12,7 miliona lekarzy.
Prognozy wskazują, że ten deficyt będzie się dalej pogłębiał w nadchodzących latach [1].
Co więcej, te niedobory występują równocześnie ze wzrostem zapotrzebowania na opiekę zdrowotną spowodowanym starzeniem się populacji i rosnącą częstością występowania wielochorobowości.
Mimo to obciążenie administracyjne pozostaje trwałym i systemowym wyzwaniem w systemach opieki zdrowotnej na całym świecie.
Inicjatywy mające na celu zmniejszenie pozaklinicznego obciążenia pracą lekarzy osiągnęły jedynie ograniczony sukces, co prowadzi do ciągłego odciągania wiedzy klinicznej od bezpośredniej opieki nad pacjentami [2].
Wśród obowiązków administracyjnych przygotowanie listów wypisowych jest jednym z najbardziej czasochłonnych zadań dla lekarzy opiekujących się pacjentami hospitalizowanymi, jednak jest też kluczowe dla zapewnienia ciągłości opieki po wypisie.
Mimo dużego przeznaczenia czasu, podsumowania wypisowe często nie spełniają oczekiwanych standardów, a wielu lekarzy zgłasza niedociągnięcia zarówno w ich kompletności, jak i jakości [3], [4].
Wprowadzenie elektronicznej dokumentacji medycznej spowodowało podjęcie wysiłków mających na celu złagodzenie tego obciążenia poprzez przejście od całkowicie ręcznego tworzenia w kierunku częściowej automatyzacji, umożliwiając automatyczne generowanie wybranych sekcji listów wypisowych.
Jednak przebieg hospitalizacji – najbardziej klinicznie istotny składnik listu wypisowego – pozostaje niemal powszechnie zależny od ręcznej narracyjnej dokumentacji prowadzonej przez lekarza prowadzącego.
B. Cele Głównym celem tego badania jest ocena, czy wspomagane przez LLM, redagowane przez specjalistę generowanie podsumowań przebiegu hospitalizacji jest bezpieczne do stosowania w rutynowej opiece stacjonarnej, w porównaniu ze standardową dokumentacją sporządzaną przez klinicystów.
Cele drugorzędne obejmują ocenę bezpieczeństwa redagowanych przez rezydentów i nieredagowanych podsumowań przebiegu hospitalizacji generowanych przez LLM.
Dodatkowe cele to ocena jakości podsumowań wspomaganych przez LLM w określonych domenach, ocena stabilności generowanych wyników, określenie wpływu przepływów pracy wspomaganych przez AI na czas dokumentacji lekarza, zbadanie przyjęcia przez klinicystów dokumentacji wspieranej przez LLM po zakończeniu fazy randomizowanej oraz ocena wiarygodności ocen ewaluatorów.
Razem te cele mają na celu określenie bezpieczeństwa i wykonalności integracji narracyjnego generowania opartego na LLM w rzeczywistych procesach wypisu ze szpitala.
Typ studiów
Interwencyjne
Zapisy (Szacowany)
786
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
- Nazwa: Jakub Gazda, MD, PhD
- Numer telefonu: +421556403517
- E-mail: jakub.gazda@upjs.sk
Kopia zapasowa kontaktu do badania
- Nazwa: Martin Janicko, MD, PhD
- Numer telefonu: +421556403527
- E-mail: martin.janicko@upjs.sk
Lokalizacje studiów
-
-
Košice Region
-
Košice, Košice Region, Słowacja, 04001
- Louis Pasteur University Hospital Kosice
-
-
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:
- Wszyscy kolejno wypisani pacjenci, w tym ci, którzy zmarli podczas hospitalizacji, będą kwalifikować się do włączenia.
Kryteria wyłączenia:
- Brak kryteriów wyłączenia
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: Badania usług zdrowotnych
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Pojedynczy
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Wspomagane przez LLM
Interwencja polega na wykorzystaniu wspomaganego przez LLM procesu tworzenia podsumowania przebiegu hospitalizacji przy wypisie.
Lekarz prowadzący inicjuje wypisanie przy użyciu aplikacji - CorteVision Hospital Suite - podłączonej do szpitalnej bazy danych Informix.
Wynik modelu - wygenerowany szkic - jest zwracany do interfejsu aplikacji, gdzie lekarz prowadzący przegląda i może edytować, poprawiać, rozszerzać lub skracać tekst przed finalizacją.
Sfinalizowane podsumowanie przebiegu hospitalizacji jest wprowadzane do dokumentacji medycznej dopiero po przejrzeniu i potwierdzeniu przez lekarza.
|
Interwencja polega na wspomaganym przez LLM procesie tworzenia podsumowania przebiegu hospitalizacji przy wypisie.
Lekarz prowadzący inicjuje wypis przy użyciu aplikacji - CorteVision Hospital Suite - podłączonej do szpitalnej bazy danych Informix.
Wynik działania modelu - wygenerowany szkic - jest zwracany do interfejsu aplikacji, gdzie lekarz prowadzący go przegląda i może edytować, poprawiać, rozszerzać lub skracać tekst przed finalizacją.
Sfinalizowane podsumowanie przebiegu hospitalizacji jest wprowadzane do dokumentacji medycznej dopiero po przeglądzie i potwierdzeniu przez lekarza.
|
|
Brak interwencji: Kontrola
Standardowe, ręczne sporządzanie podsumowania przebiegu hospitalizacji przez lekarza prowadzącego.
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Bezpieczeństwo ocenione przez ewaluatora wyników na skali porządkowej (1,2,3)
Ramy czasowe: Ocena w jednym punkcie czasowym - wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
Bezpieczeństwo będzie oceniane przy użyciu skali porządkowej, obejmującej od „akceptowalne bez dalszych zmian”, przez „akceptowalne z niewielkimi poprawkami”, do „nieakceptowalne w obecnej formie” (co oznacza brak istotnych informacji lub obecność nieprawidłowych/sfałszowanych informacji)
|
Ocena w jednym punkcie czasowym - wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Bezpieczeństwo zredagowanych i niezredagowanych streszczeń kursów wygenerowanych przez LLM oceniane na skali porządkowej (1,2,3)
Ramy czasowe: Wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
Bezpieczeństwo podsumowań przebiegu hospitalizacji generowanych przez LLM, edytowanych przez rezydentów i nieedytowanych w porównaniu ze standardową dokumentacją pisaną przez specjalistów.
Bezpieczeństwo będzie oceniane za pomocą 3-kategorii skali porządkowej, obejmującej od "akceptowalne bez dalszych zmian" (najlepszy wynik), przez "akceptowalne z niewielkimi poprawkami" (wynik niepewny), do "nieakceptowalne w obecnej formie" (brak ważnych informacji lub obecność nieprawidłowych/zhalucynowanych informacji; najgorszy wynik)
|
Wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
|
Wynik drugorzędny: Ważność treści w następujących wstępnie zdefiniowanych domenach (5C).
Ramy czasowe: Wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
Miary wyników drugorzędnych: szczegółowa ocena jakości w następujących predefiniowanych domenach (5C): kompletność, zwięzłość, spójność, brak błędów krytycznych (w tym halucynacji) oraz wierność kulturowa i językowa.
Poszczególne domeny będą oceniane osobno przy użyciu 5-punktowej skali Likerta (1 – całkowity brak zgodności, 2 – częściowy brak zgodności, 3 – neutralna zgodność, 4 – częściowa zgodność, 5 – całkowita zgodność).
|
Wypis ze szpitala (do 5 dni)
|
|
Czas na uzupełnienie podsumowania szpitalnego (sekundy)
Ramy czasowe: Przy wypisie ze szpitala (do 5 dni)
|
Drugorzędowe punkty końcowe związane z przepływem pracy obejmują efektywność czasową dokumentacji przebiegu hospitalizacji przy zastosowaniu przepływu pracy generowanego przez LLM w porównaniu ze standardową praktyką.
Miarą wyniku będzie czas potrzebny na ukończenie podsumowania przebiegu hospitalizacji (w sekundach), od inicjowania wypisu do stanu "gotowy do podpisania". |
Przy wypisie ze szpitala (do 5 dni)
|
|
Stabilność generacji oceniana na skali porządkowej (1,2,3)
Ramy czasowe: Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
Stabilność generacji oceni spójność nieskorygowanych podsumowań przebiegu szpitalnego generowanych przez LLM, gdy model jest wielokrotnie stosowany do identycznej źródłowej dokumentacji klinicznej.
Stabilność generacji będzie oceniana przez tego samego arbitra w skali: 1 – stabilne, 2 – akceptowalna zmienność, 3 – nieakceptowalna zmienność
|
Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
|
Wdrożenie. Procent wypisów szpitalnych, w których wykorzystano wygenerowane przez LLM podsumowanie przebiegu leczenia.
Ramy czasowe: Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
Po zakończeniu randomizowanego badania kontrolowanego, wdrożenie przepływu pracy generowanego przez LLM będzie oceniane przez okres jednego miesiąca.
Miarą wyniku będzie określona jako proporcja kwalifikujących się wypisów, dla których wykorzystano generowanie podsumowania pochodzącego z LLM. |
Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
|
Niezawodność międzyosobnicza. Procent zgodności między dwoma oceniającymi podsumowania przebiegu hospitalizacji w ocenach bezpieczeństwa i trafności treści.
Ramy czasowe: Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
Wyniki związane z rzetelnością będą oceniać spójność eksperckich ocen podsumowań przebiegu hospitalizacji.
Procentowa miara będzie określać stopień zgodności między oceniającymi w zakresie ocen bezpieczeństwa i trafności treści. |
Od wypisu ze szpitala do 30 dni po wypisie ze szpitala
|
|
Niezawodność wewnątrzosobowa. Zgodność ocen bezpieczeństwa i ważności treści między dwiema ewaluacjami tego samego przebiegu szpitalnego i tego samego oceniającego.
Ramy czasowe: Przy wypisie ze szpitala (do 5 dni)
|
Niezawodność wewnątrzobserwatorowa pozwoli określić spójność powtarzanych ocen dokonywanych przez tego samego obserwatora na podstawie zgodności ocen bezpieczeństwa i trafności treści (procent zgodności)
|
Przy wypisie ze szpitala (do 5 dni)
|
|
Stabilność czasowa (niezawodność test-retest) - zgodność między ocenami tego samego arbitra po okresie wypłukania.
Ramy czasowe: 30 dni po wypisie ze szpitala
|
Temporal stability of evaluator judgments will be assessed through repeated evaluation of identical hospital course summaries by the same evaluator after a predefined 30 day washout period (test-retest reliability).
Outcome measures will be based on the concordance of safety and content validity ratings (percentage)
|
30 dni po wypisie ze szpitala
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Sponsor
Współpracownicy
Śledczy
- Główny śledczy: Jakub Gazda, MD, PhD, Pavol Jozef Šafárik University
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Kripalani S, LeFevre F, Phillips CO, Williams MV, Basaviah P, Baker DW. Deficits in communication and information transfer between hospital-based and primary care physicians: implications for patient safety and continuity of care. JAMA. 2007 Feb 28;297(8):831-41. doi: 10.1001/jama.297.8.831.
- Ganzinger M, Kunz N, Fuchs P, Lyu CK, Loos M, Dugas M, Pausch TM. Automated generation of discharge summaries: leveraging large language models with clinical data. Sci Rep. 2025 May 12;15(1):16466. doi: 10.1038/s41598-025-01618-7.
- Burden M, Astik G, Auerbach A, Bowling G, Kangelaris KN, Keniston A, Kochar A, Leykum LK, Linker AS, Sakumoto M, Rogers K, Schwatka N, Westergaard S. Identifying and Measuring Administrative Harms Experienced by Hospitalists and Administrative Leaders. JAMA Intern Med. 2024 Sep 1;184(9):1014-1023. doi: 10.1001/jamainternmed.2024.1890.
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 czerwca 2026
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
31 grudnia 2026
Ukończenie studiów (Szacowany)
31 grudnia 2027
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
25 lutego 2026
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
19 marca 2026
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
24 marca 2026
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
30 marca 2026
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
25 marca 2026
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2026
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Słowa kluczowe
Inne numery identyfikacyjne badania
- 2IK2026_1
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
NIEZDECYDOWANY
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 .