Eficácia de um sistema de eTriaging para triagem de doenças
Eficácia do uso do sistema eTriaging para triagem de doenças na população da comunidade
Visão geral do estudo
Status
Condições
Intervenção / Tratamento
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Estágio
- Não aplicável
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China, 510000
- Zhognshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
Aceita Voluntários Saudáveis
Descrição
Critério de inclusão:
- Pessoas maiores de 18 anos.
- Ter um smartphone/tablet e poder visualizar e operar o APP eTriaging.
- Disposto a participar do estudo e fornecer conteúdo informado.
Critério de exclusão:
- N / D
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
- Finalidade Principal: Outro
- Alocação: N / D
- Modelo Intervencional: Atribuição de grupo único
- Mascaramento: Nenhum (rótulo aberto)
Armas e Intervenções
Grupo de Participantes / Braço |
Intervenção / Tratamento |
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Experimental: Uma ferramenta de autoavaliação baseada no Large Language Model
A ferramenta de autoavaliação, alimentada por um grande modelo de linguagem, processa as consultas dos usuários por meio de uma estrutura abrangente de geração, decisão, ação e segurança para fornecer respostas ideais.
Os principais recursos do sistema incluem aprendizagem contextual aumentada por recuperação, que aprimora as respostas geradas pela obtenção de informações em sites confiáveis.
Também incorpora um módulo Guardrail para mitigar conteúdo potencialmente prejudicial nas respostas, validando o conteúdo antes da entrega.
Além disso, o sistema possui um módulo de memória de autoverificação que mantém características clínicas essenciais em diálogos multivoltas, garantindo interações consistentes e contínuas com os usuários.
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Após a avaliação inicial, os participantes serão orientados a usar uma ferramenta de autoavaliação de forma independente para avaliar o risco de retinopatia diabética (RD). Esta ferramenta é uma fusão de um sistema de IA conversacional baseado em LLM e um modelo de diagnóstico logístico existente. O sistema de IA foi projetado para coletar variáveis clínicas, incluindo idade, duração do diabetes, Índice de Massa Corporal (IMC) e uso de insulina. Além disso, dados de testes clínicos, como pressão arterial média, HbA1c, creatinina sérica e microalbuminúria serão extraídos de um conjunto de dados local usando o nome e ID do paciente. Uma vez coletados, esses dados serão transmitidos para um modelo de diagnóstico baseado em servidor para análise posterior para determinar a presença de DR. |
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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AUROC da ferramenta de autoavaliação
Prazo: Imediatamente após usar o chatbot
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O desempenho da ferramenta de autoavaliação é avaliado com precisão com referência aos rótulos de diagnóstico feitos por oftalmologistas seniores com base em fotos de fundo de olho.
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Imediatamente após usar o chatbot
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Yingfeng Zheng, Zhongshan Ophthalmic Center, Sun Yat-sen University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Estimado)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Termos MeSH relevantes adicionais
Outros números de identificação do estudo
- 2022KYPJ258
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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